近年、深層学習の普及に伴い、コンピュータビジョンの性能は大幅に向上させ、物体の検出と認識が注目されている。深層学習の認識精度は従来の画像処理より遥かに優れていることになっている。End to endモデルの代表として、YOLOは速度と精度のバランスを取り、リアルタイムでターゲットを検出と認識できる。
本研究では、YOLOを用いて、汚卵や下膳の複数のアプリケーションの応用を実現し、評価を行った。実験結果により、深層学習の有効性を示した。