論文の概要: Ensemble Transfer Learning for Emergency Landing Field Identification on
Moderate Resource Heterogeneous Kubernetes Cluster
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14887v2
- Date: Mon, 31 Aug 2020 09:35:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 20:38:15.866878
- Title: Ensemble Transfer Learning for Emergency Landing Field Identification on
Moderate Resource Heterogeneous Kubernetes Cluster
- Title(参考訳): 定型資源不均質Kubernetesクラスタを用いた緊急着地フィールド同定のためのエンサンブルトランスファー学習
- Authors: Andreas Klos, Marius Rosenbaum, Wolfram Schiffmann
- Abstract要約: 観測機器の気象条件の場合、適切な緊急着陸地点のデータベースを使用することは不可欠である。
ニューラルネットワークのトレーニングとテストを容易にするために、さまざまなサンプルサイズのデータセットを作成しました。
これらの緊急着陸場はデータベースに格納される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The full loss of thrust of an aircraft requires fast and reliable decisions
of the pilot. If no published landing field is within reach, an emergency
landing field must be selected. The choice of a suitable emergency landing
field denotes a crucial task to avoid unnecessary damage of the aircraft, risk
for the civil population as well as the crew and all passengers on board.
Especially in case of instrument meteorological conditions it is indispensable
to use a database of suitable emergency landing fields. Thus, based on public
available digital orthographic photos and digital surface models, we created
various datasets with different sample sizes to facilitate training and testing
of neural networks. Each dataset consists of a set of data layers. The best
compositions of these data layers as well as the best performing transfer
learning models are selected. Subsequently, certain hyperparameters of the
chosen models for each sample size are optimized with Bayesian and Bandit
optimization. The hyperparameter tuning is performed with a self-made
Kubernetes cluster. The models outputs were investigated with respect to the
input data by the utilization of layer-wise relevance propagation. With
optimized models we created an ensemble model to improve the segmentation
performance. Finally, an area around the airport of Arnsberg in North
Rhine-Westphalia was segmented and emergency landing fields are identified,
while the verification of the final approach's obstacle clearance is left
unconsidered. These emergency landing fields are stored in a PostgreSQL
database.
- Abstract(参考訳): 航空機の推力の完全な喪失は、パイロットの迅速かつ信頼性の高い決定を必要とする。
着陸場が公開されていない場合は、緊急着陸場を選択する必要がある。
適切な緊急着陸場の選択は、不要な航空機の損傷を避けるための重要な任務であり、民間人だけでなく乗員と乗客全員のリスクである。
特に観測機器の気象条件の場合、適切な緊急着陸地点のデータベースを使用することは不可欠である。
したがって,公開可能なデジタル正書法写真とディジタル表面モデルに基づいて,ニューラルネットワークのトレーニングとテストを容易にするために,異なるサンプルサイズのデータセットを作成した。
各データセットは、一連のデータ層から構成される。
これらのデータレイヤの最高の構成と、最も優れた転送学習モデルが選択される。
その後、サンプルサイズごとに選択されたモデルのある種のハイパーパラメータがベイジアンとバンドイットの最適化によって最適化される。
ハイパーパラメータチューニングは、自作のKubernetesクラスタで実行される。
モデル出力は,レイヤワイド関連伝搬を用いて入力データに対して検討した。
最適化されたモデルでは、セグメンテーションのパフォーマンスを改善するためにアンサンブルモデルを作成しました。
最後に、ライン=ヴェストファーレン北部アルンスベルク空港周辺の地域が分断され、緊急着陸地点が特定され、最終アプローチの障害物クリアランスの検証は考慮されていない。
これらの緊急着陸フィールドはPostgreSQLデータベースに格納される。
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