Object Detection on Bottles Using the YOLO Algorithm

作者
Fathi Sei Pahangai Akbar,Steven Yanuar Prasetyo Ginting,Giovanna Cheryl Wu,Said Achmad,Rhio Sutoyo
标识
DOI:10.1109/icoris56080.2022.10031554
摘要

Object recognition is a tool that is often used in today's digital era. Object recognition can identify an object. However, we cannot identify every single object unless the object has been tagged and studied by the machine. Our goal in this research is to create a program that can detect bottles with the YOLOv3 and COCO datasets and a simple architectural model that can be easily practiced. In this research, we will use YOLO, and the dataset is taken, or the objects that can be identified are only objects in the COCO dataset. Then we do object recognition of the bottles that we collect ourselves as a real case data test. We found that YOLOv3 is better at detecting objects than YOLOv2 with the same dataset.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FashionBoy的应助被科研通管家采纳,获得10
刚刚
小小叶完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
李七夜完成签到 ,获得积分10
1秒前
bzd发布了新的文献求助10
3秒前
小小叶发布了新的文献求助10
3秒前
before发布了新的文献求助10
3秒前
爆米花的应助被Rando采纳,获得10
4秒前
Xgang_lucky发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
长情小鸽子完成签到,获得积分10
8秒前
久9发布了新的文献求助10
10秒前
yy发布了新的文献求助10
10秒前
搜集达人的应助被Up采纳,获得10
11秒前
Shohan完成签到 ,获得积分10
11秒前
芭乐王子发布了新的文献求助10
12秒前
杨wen发布了新的文献求助10
12秒前
852的应助被斯文易槐采纳,获得10
13秒前
16秒前
before完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
SHENG发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
21秒前
含糊的天思完成签到,获得积分10
21秒前
DW的应助被lyw采纳,获得10
22秒前
23秒前
从容的柠檬完成签到 ,获得积分10
25秒前
久9发布了新的文献求助10
26秒前
kkkk完成签到,获得积分10
26秒前
yy发布了新的文献求助10
26秒前
Kbobo发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
bzd发布了新的文献求助10
27秒前
贺无剑发布了新的文献求助10
28秒前
XL完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
上官若男的应助被reece采纳,获得10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Biographisches Lexikon der hervorragenden Ärzte der letzten fünfzig Jahre [1880–1930]. Zugleich Fortsetzung des Biographischen Lexikons der hervorragenden Ärzte aller Zeiten und Völker 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7786250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9325193
关于积分的说明 20403328
捐赠科研通 7375171
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3321633
关于科研通互助平台的介绍 2469654
邀请新用户注册赠送积分活动 2338289