論文の概要: Deep Learning Object Detection Approaches to Source Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16173v1
- Date: Thu, 27 Oct 2022 02:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 17:53:44.418117
- Title: Deep Learning Object Detection Approaches to Source Identification
- Title（参考訳）: ディープラーニングオブジェクト検出によるソース識別
- Authors: Luke Wood, Kevin Anderson, Peter Gerstoft
- Abstract要約: 本稿では,従来の音源識別アルゴリズムを用いて,故障事例を緩和するシステムを提案する。
コントリビューションには、オブジェクト検出問題としてのフレーミングソース識別、スペクトログラムオブジェクト検出データセットの公開、およびデータセット上でトレーニングされたRetinaNetおよびYOLOv5オブジェクト検出モデルの評価が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.813217907813778
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditionally source identification is solved using threshold based energy
detection algorithms. These algorithms frequently sum up the activity in
regions, and consider regions above a specific activity threshold to be
sources. While these algorithms work for the majority of cases, they often fail
to detect signals that occupy small frequency bands, fail to distinguish
sources with overlapping frequency bands, and cannot detect any signals under a
specified signal to noise ratio. Through the conversion of raw signal data to
spectrogram, source identification can be framed as an object detection
problem. By leveraging modern advancements in deep learning based object
detection, we propose a system that manages to alleviate the failure cases
encountered when using traditional source identification algorithms. Our
contributions include framing source identification as an object detection
problem, the publication of a spectrogram object detection dataset, and
evaluation of the RetinaNet and YOLOv5 object detection models trained on the
dataset. Our final models achieve Mean Average Precisions of up to 0.906. With
such a high Mean Average Precision, these models are sufficiently robust for
use in real world applications.
- Abstract（参考訳）: 従来,しきい値に基づくエネルギー検出アルゴリズムを用いて音源同定を行う。
これらのアルゴリズムは、しばしば領域のアクティビティを要約し、特定の活動しきい値を超える領域をソースとみなす。
これらのアルゴリズムは、ほとんどのケースで機能するが、小さな周波数帯域を占める信号を検出できず、重なり合う周波数帯域を持つソースを識別できず、特定の信号と雑音比の信号は検出できない。
生信号データのスペクトログラムへの変換により、ソース識別を物体検出問題としてフレーム化することができる。
ディープラーニングに基づくオブジェクト検出の現代的進歩を活用することで,従来の情報源識別アルゴリズムを用いて発生する障害を緩和するシステムを提案する。
コントリビューションには、オブジェクト検出問題としてのフレーミングソース識別、スペクトログラムオブジェクト検出データセットの公開、データセット上でトレーニングされたRetinaNetおよびYOLOv5オブジェクト検出モデルの評価が含まれる。
我々の最終モデルは平均精度0.906に達する。
このような高い平均精度で、これらのモデルは現実世界のアプリケーションで使うのに十分頑丈である。
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