Presentation Information
[1Yin-B-30]Performance Evaluation of YOLOv8 with a DaViT Backbone and an Adaptive FPN-PAN Neck for Construction-Site Object Detection
〇Haruki Nishiyama1, Xianhua HAN1 (1. Rikkyo University)
Keywords:
Object detection,Intelligent monitoring system,YOLOv8
労働災害の休業4日以上の死傷者数は年間10万人を超えており，労働災害対応は業種に問わず共通課題である．この課題の解決に向けて，事前に危険な状態を検知して注意喚起することが有効であると考え，保護具の着用やその他危険に繋がる情報を検出する手法を提案する．本研究は，YOLOv8を基盤とし，そのバックボーンを DaViT に置き換える構成を採用した．DaViTは局所特徴と広域文脈を同時に扱えるため，建設現場のような複雑な環境に適していると考えバックボーンとして選択した．またYOLOv8標準のFPN-PANネック構造ではそのまま流用が難しい点を踏まえ，DaViTの各stageのチャンネル数や構造に合わせてFPNネックを設計変更した.提案手法である構造設計の工夫による物体検出性能の向上を，建設現場データを用いて実証することを目的とした．YOLOv8標準構成との比較実験により，DaViTをバックボーンに採用することで精度が向上することが示され，提案構造の有効性が確認された．