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Deep Learning-Driven Multimodal Detection and Movement Analysis of Objects in Culinary

Created by
  • Haebom

作者

Tahoshin Alam Ishat, Mohammad Abdul Qayum

概要

この研究では、調理プロセスの段階的なガイダンスを生成するためのシステムを開発するために、YOLOv8分割モデル、手操作シーケンスで訓練されたLSTMモデル、およびASR（whisper-base）を組み合わせてLLM（TinyLLaMa）に関する十分なデータを抽出する方法を探ります。著者によって収集されたデータを使用して、複雑で困難な環境で最高のパフォーマンスを発揮する強力なタスク特化システムを構築し、日常の活動（料理など）にコンピュータビジョンのスケーラビリティと無限の応用性を証明します。この研究は、日常生活のより重要な作業に領域を拡張します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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調理プロセスを段階的に案内するシステム開発のための新しいアプローチを提示します。
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コンピュータビジョン技術を日常生活の調理活動に適用する可能性を示します。
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さまざまなモデル（YOLOv8、LSTM、ASR、LLM）を統合して複雑なタスクを実行します。
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作業に特化したシステム開発による複雑で困難な環境での性能向上
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Limitations：
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データ収集は著者によって行われ、一般化の可能性の検証が必要です。
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特定の環境に最適化されたシステムで、他の環境でのパフォーマンスの低下の可能性。
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モデルの性能と精度の定量的評価の欠如
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システムのスケーラビリティと一般化の可能性に関するさらなる研究が必要
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