面向机器人学的 YOLO 目标检测器——一项比较研究
计算机视觉与模式识别
2026-03-31 v1 机器学习
摘要
YOLO 目标检测器近年来成为许多领域视觉系统的关键组件。可用的 YOLO 模型系列包含多个版本，每个版本又有多种变体。本研究旨在验证该系列成员在机器人工作空间内检测物体的适用性。在实验中，我们使用了自定义数据集和 COCO2017 数据集。为测试所研究检测器的鲁棒性，这些数据集的图像经过了失真处理。我们的实验结果，包括训练/测试配置和模型的变体，可能有助于为机器人视觉任务选择合适的 YOLO 版本。
引用
@article{arxiv.2603.27029,
title = {YOLO Object Detectors for Robotics -- a Comparative Study},
author = {Patryk Niżeniec and Marcin Iwanowski and Marcin Gahbler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27029},
year = {2026}
}