YOLOv7在厨房刀具安全处理中的性能表现
计算机视觉与模式识别
2025-01-10 v1
摘要
厨房中的安全用刀实践能显著降低食物准备过程中割伤、受伤和严重事故的风险。本研究使用先进的物体检测模型YOLOv7，专注于识别刀具处理过程中的安全风险，特别是不当的手指放置和刀片与手的接触。模型的性能通过精确率、召回率、mAP50和mAP50-95等指标进行评估。结果表明，YOLOv7在第31个epoch达到最佳性能，mAP50-95得分为0.7879，精确率为0.9063，召回率为0.7503。这些发现凸显了YOLOv7在准确检测刀具相关危险方面的潜力，促进了厨房安全改进的发展。
引用
@article{arxiv.2501.05399,
title = {Performance of YOLOv7 in Kitchen Safety While Handling Knife},
author = {Athulya Sundaresan Geetha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05399},
year = {2025}
}