Comparación de arquitecturas YOLO para la detección de ciclistas urbanos en un entorno de vehículos autónomos

Abstract

La OMS establece que más del 55% de las muertes en accidentes viales son de usuarios vulnerables, incluyendo un 3% de ciclistas. Aunque los vehículos autónomos pueden detectar objetos y personas en las carreteras, la detección de ciclistas y la predicción de sus movimientos siguen siendo desafíos significativos. Este artículo presenta resultados al comparar las arquitecturas YOLOv7, YOLOv8 y YOLO-NAS para detectar ciclistas urbanos. La metodología garantiza que los detectores se entrenaron bajo las mismas condiciones. Luego, se evaluaron con 111 imágenes de ciclistas utilizando métricas como IoU, precisión y recall. Los resultados destacan ventajas y desventajas en cada arquitectura, lo que sugiere priorizar el tiempo de inferencia o la calidad de la detección de ciclistas en futuros trabajos.