論文の概要: Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09662v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 15:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:23:53.112159
• Title: Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる銃器検出:エンドツーエンドソリューションに対する意味セグメンテーションモデルの比較
• Authors: Alexander Egiazarov, Fabio Massimo Zennaro, Vasileios Mavroeidis
• Abstract要約: 武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。 これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。 従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Threat detection of weapons and aggressive behavior from live video can be used for rapid detection and prevention of potentially deadly incidents such as terrorism, general criminal offences, or even domestic violence. One way for achieving this is through the use of artificial intelligence and, in particular, machine learning for image analysis. In this paper we conduct a comparison between a traditional monolithic end-to-end deep learning model and a previously proposed model based on an ensemble of simpler neural networks detecting fire-weapons via semantic segmentation. We evaluated both models from different points of view, including accuracy, computational and data complexity, flexibility and reliability. Our results show that a semantic segmentation model provides considerable amount of flexibility and resilience in the low data environment compared to classical deep model models, although its configuration and tuning presents a challenge in achieving the same levels of accuracy as an end-to-end model.
• Abstract（参考訳）: 武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、テロリズムや一般犯罪、家庭内暴力などの致命的な事件の迅速検出と予防に利用できる。 これを実現する1つの方法は、人工知能の使用と、特に機械学習による画像解析である。 本稿では,従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと,セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく先行モデルの比較を行う。 精度,計算量,データ複雑性,柔軟性,信頼性など,異なる観点から両モデルを評価した。 その結果,セマンティクスセグメンテーションモデルは,従来の深層モデルと比べ,低データ環境においてかなりの柔軟性とレジリエンスを提供するが,その構成とチューニングはエンドツーエンドモデルと同等の精度を達成する上では困難であることがわかった。

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