YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection
Descripción del Articulo
The primary focus of this article was to employ Ultralytics technology, specifically YOLOv8, in object recognition. This involved utilizing supervised learning and other machine learning techniques. The article took into consideration the definitions of object detection and model training to effecti...
Autores: | , , |
---|---|
Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad La Salle |
Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/160 |
Enlace del recurso: | https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160 https://doi.org/10.48168/innosoft.s16.a160 https://purl.org/42411/s16/a160 https://n2t.net/ark:/42411/s16/a160 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Detection Deep Learning Solid Waste YOLO Detección Aprendizaje Profundo Residuos Sólidos |
id |
REVUSALLE_1c66f2d31da3b5d629f32635a55fd8f9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/160 |
network_acronym_str |
REVUSALLE |
network_name_str |
Revistas - Universidad La Salle |
repository_id_str |
|
spelling |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection Modelo Basado en YOLOv8 para la Detección de Residuos SólidosGuevara Saldaña, Rodrigo Alonso Díaz Tomás, Marcos Iván Torres Villanueva, MarcelinoDetectionDeep LearningSolid WasteYOLODetecciónAprendizaje ProfundoResiduos SólidosYOLOThe primary focus of this article was to employ Ultralytics technology, specifically YOLOv8, in object recognition. This involved utilizing supervised learning and other machine learning techniques. The article took into consideration the definitions of object detection and model training to effectively categorize solid waste, thereby facilitating recycling efforts. Following this, each object class was manually identified using the LabelImg tagger, considering the positions of the objects within the images. This approach led to the analysis of 1517 images and produced notably high-quality and significant results.El principal motivo de este artículo fue la práctica de reconocimiento de objetos, utilizando la tecnología de Ultralytics, YOLOv8, aplicando el aprendizaje supervisado y otros métodos de machine learning. Se tomó en cuenta las definiciones de la detección de objetos y entrenamiento de modelos para clasificar los residuos sólidos para que estos sean después reciclados, para luego identificar manualmente cada clase de objeto con el etiquetador LabelImg, tomando en cuenta las posiciones de cada objeto en las imágenes. Se analizaron 1517 imágenes dándonos unos resultados excelentes y considerables.Universidad La Salle2024-09-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal papertextArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160https://doi.org/10.48168/innosoft.s16.a160https://purl.org/42411/s16/a160https://n2t.net/ark:/42411/s16/a160Innovation and Software; Vol 5 No 2 (2024): September - February; 104-113Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 2 (2024): Septiembre - Febrero; 104-1132708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s16https://purl.org/42411/s16https://n2t.net/ark:/42411/s16reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160/252https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160/253Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/1602025-07-03T08:02:28Z |
dc.title.none.fl_str_mv |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection Modelo Basado en YOLOv8 para la Detección de Residuos Sólidos |
title |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
spellingShingle |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection Guevara Saldaña, Rodrigo Alonso Detection Deep Learning Solid Waste YOLO Detección Aprendizaje Profundo Residuos Sólidos YOLO |
title_short |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
title_full |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
title_fullStr |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
title_full_unstemmed |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
title_sort |
YOLOv8-Based Model for Solid Waste Detection |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Guevara Saldaña, Rodrigo Alonso Díaz Tomás, Marcos Iván Torres Villanueva, Marcelino |
author |
Guevara Saldaña, Rodrigo Alonso |
author_facet |
Guevara Saldaña, Rodrigo Alonso Díaz Tomás, Marcos Iván Torres Villanueva, Marcelino |
author_role |
author |
author2 |
Díaz Tomás, Marcos Iván Torres Villanueva, Marcelino |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Detection Deep Learning Solid Waste YOLO Detección Aprendizaje Profundo Residuos Sólidos YOLO |
topic |
Detection Deep Learning Solid Waste YOLO Detección Aprendizaje Profundo Residuos Sólidos YOLO |
description |
The primary focus of this article was to employ Ultralytics technology, specifically YOLOv8, in object recognition. This involved utilizing supervised learning and other machine learning techniques. The article took into consideration the definitions of object detection and model training to effectively categorize solid waste, thereby facilitating recycling efforts. Following this, each object class was manually identified using the LabelImg tagger, considering the positions of the objects within the images. This approach led to the analysis of 1517 images and produced notably high-quality and significant results. |
publishDate |
2024 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2024-09-30 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Journal paper text Artículos originales |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160 https://doi.org/10.48168/innosoft.s16.a160 https://purl.org/42411/s16/a160 https://n2t.net/ark:/42411/s16/a160 |
url |
https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160 https://doi.org/10.48168/innosoft.s16.a160 https://purl.org/42411/s16/a160 https://n2t.net/ark:/42411/s16/a160 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160/252 https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/160/253 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
Derechos de autor 2024 Innovación y Software https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Derechos de autor 2024 Innovación y Software https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad La Salle |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad La Salle |
dc.source.none.fl_str_mv |
Innovation and Software; Vol 5 No 2 (2024): September - February; 104-113 Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 2 (2024): Septiembre - Febrero; 104-113 2708-0935 2708-0927 https://doi.org/10.48168/innosoft.s16 https://purl.org/42411/s16 https://n2t.net/ark:/42411/s16 reponame:Revistas - Universidad La Salle instname:Universidad La Salle instacron:USALLE |
instname_str |
Universidad La Salle |
instacron_str |
USALLE |
institution |
USALLE |
reponame_str |
Revistas - Universidad La Salle |
collection |
Revistas - Universidad La Salle |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1842089927896989696 |
score |
12.851315 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).