Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D Adapted Random Forest Vision (3DARFV) for Untangling Heterogeneous-Fabric Exceeding Deep Learning Semantic Segmentation Efficiency at the Utmost Accuracy

論文の概要: 3D Adapted Random Forest Vision (3DARFV) for Untangling Heterogeneous-Fabric Exceeding Deep Learning Semantic Segmentation Efficiency at the Utmost Accuracy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12469v1
Date: Wed, 23 Mar 2022 15:05:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-24 20:29:58.307677
Title: 3D Adapted Random Forest Vision (3DARFV) for Untangling Heterogeneous-Fabric Exceeding Deep Learning Semantic Segmentation Efficiency at the Utmost Accuracy
Title（参考訳）: 深層学習セマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーション効率を最大精度で向上させる3次元適応型ランダムフォレストビジョン(DARFV)
Authors: Omar Alfarisi, Zeyar Aung, Qingfeng Huang, Ashraf Al-Khateeb, Hamed Alhashmi, Mohamed Abdelsalam, Salem Alzaabi, Haifa Alyazeedi, Anthony Tzes
Abstract要約: 3D画像の解析には多くの計算が必要であり、大きなエネルギー消費とともに処理時間が長くなる。本稿では,確率的決定木アルゴリズムである3次元適応ランダムフォレストビジョン(DARFV)のセマンティックセグメンテーション能力について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6020567943077142
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Planetary exploration depends heavily on 3D image data to characterize the static and dynamic properties of the rock and environment. Analyzing 3D images requires many computations, causing efficiency to suffer lengthy processing time alongside large energy consumption. High-Performance Computing (HPC) provides apparent efficiency at the expense of energy consumption. However, for remote explorations, the conveyed surveillance and the robotized sensing need faster data analysis with ultimate accuracy to make real-time decisions. In such environments, access to HPC and energy is limited. Therefore, we realize that reducing the number of computations to optimal and maintaining the desired accuracy leads to higher efficiency. This paper demonstrates the semantic segmentation capability of a probabilistic decision tree algorithm, 3D Adapted Random Forest Vision (3DARFV), exceeding deep learning algorithm efficiency at the utmost accuracy.
Abstract（参考訳）: 惑星探査は岩石と環境の静的・動的特性を特徴付けるために3次元画像データに大きく依存する。 3D画像の解析には多くの計算が必要であり、大きなエネルギー消費とともに処理時間が長くなる。ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)は、エネルギー消費を犠牲にして明らかな効率性を提供する。しかし、遠隔探査では、搬送された監視とロボットセンシングは、正確な精度でより高速なデータ分析を必要とする。このような環境では、HPCへのアクセスとエネルギーは限られている。そのため,計算量を最適化し,所望の精度を維持することで効率が向上することがわかった。本稿では,確率的決定木アルゴリズム,3次元適応型ランダムフォレストビジョン(3darfv)の意味セグメンテーション能力を示し,最大精度でディープラーニングアルゴリズム効率を上回った。

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