YOLOv8を用いたアテンション機構導入による
炎および煙の検出精度向上に関する研究

概要

映像による火災検知が注目を集めている．しかし，火災の見落としや，誤検知が課題であり，検出精度の向上が必要である． 本研究では，リアルタイム性に優れた物体検知モデルYOLOをベースに，独自のアテンション機構ESCFBlockをYOLOのネットワーク内部に 挿入することで，火災の精度向上をめざす．火災検知用のD-fireデータセットを持ちいた結果， Head部P5層へのESCFBlockの挿入が最も効果的であった．特にRecallの向上が確認されたことは， 火災の見逃しを最小限に抑える実用的な成果である．