面向增强现实的实时机载目标检测：基于 YOLOv8 增强头戴式显示器
计算机视觉与模式识别
2023-06-07 v1 人机交互
摘要
本文介绍了一种在增强现实（AR）环境中使用机器学习（ML）进行实时目标检测的软件架构。我们的方法采用近期最先进的 YOLOv8 网络，该网络在 Microsoft HoloLens 2 头戴式显示器（HMD）上机载运行。本研究的主要动机是使先进 ML 模型能应用于可穿戴、免手持的 AR 平台，以增强感知与态势感知。我们展示了 YOLOv8 模型的图像处理流水线，以及使其在头显资源受限的边缘计算平台上实现实时化的技术。实验结果表明，我们的方案无需将任务卸载至云端或任何外部服务器即可实现实时处理，同时在常用 mAP 指标与实测定性性能上保持令人满意的精度。
引用
@article{arxiv.2306.03537,
title = {Real-Time Onboard Object Detection for Augmented Reality: Enhancing Head-Mounted Display with YOLOv8},
author = {Mikołaj Łysakowski and Kamil Żywanowski and Adam Banaszczyk and Michał R. Nowicki and Piotr Skrzypczyński and Sławomir K. Tadeja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03537},
year = {2023}
}