論文の概要: Analysis of Deep Learning Architectures and Efficacy of Detecting Forest Fires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04030v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 02:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:49:49.338576
• Title: Analysis of Deep Learning Architectures and Efficacy of Detecting Forest Fires
• Title（参考訳）: 森林火災検出のための深層学習アーキテクチャの解析と有効性
• Authors: Ryan Marinelli
• Abstract要約: 本研究の目的は,森林火災対策としてコンピュータビジョンの現状を概観することである。 この研究の包括的な目的は、データセットとメソッドを導入して、コミュニティによりアクセスしやすくすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The aim of this research is to review the state of computer vision as applied to combatting forest fires. My motivation to research this topic comes from the urgency with which new participants and stakeholders require guidance in this field. One of these new stakeholder groups are practitioners of machine learning that lack domain expertise. Introducing these new entrants to domain specific datasets and methods is critical to supporting this aim as general computer vision datasets are insufficient to support specialized research initiatives. The overarching aim of the research is to introduce datasets and methods to make them more accessible to the community.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,森林火災対策としてコンピュータビジョンの現状を概観することである。 このトピックを研究するモチベーションは、新しい参加者やステークホルダがこの分野のガイダンスを必要とする緊急性にあります。 これらの新しいステークホルダーグループは、ドメインの専門知識が欠けている機械学習の実践者だ。 これらの新たな参入者をドメイン固有のデータセットやメソッドに導入することは、一般的なコンピュータビジョンデータセットが専門的な研究活動をサポートするには不十分であるため、この目標をサポートする上で非常に重要である。 この研究の包括的な目的は、データセットとメソッドを導入して、コミュニティによりアクセスしやすくすることである。

関連論文リスト

• Unsupervised Object Discovery: A Comprehensive Survey and Unified Taxonomy [6.346947904159397]
  教師なしのオブジェクト発見は、一般に、ラベル付き例を必要とせず、視覚データ中のオブジェクトのローカライズおよび/または分類のタスクとして解釈される。 本調査では,既存のアプローチの詳細な調査を行い,課題と採用手法のファミリーに基づいて,この課題を体系的に分類する。 本稿では,共通データセットとメトリクスの概要を述べるとともに,評価プロトコルの違いによる手法の比較の課題について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T21:22:48Z)
• A Survey on Group Fairness in Federated Learning: Challenges, Taxonomy of Solutions and Directions for Future Research [5.08731160761218]
  機械学習におけるグループフェアネスは、異なるグループ間で平等な結果を達成することに焦点を当てた研究の重要領域である。 フェデレーション学習は、クライアント間の不均一なデータ分散による公平性の必要性を増幅する。 連合学習におけるグループフェアネスの総合的な調査は行われていない。 データパーティショニング、ロケーション、適用戦略といった重要な基準に基づいて、これらのアプローチの新しい分類法を作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T18:39:28Z)
• Hierarchical Tree-structured Knowledge Graph For Academic Insight Survey [11.556954590485319]
  調査は、研究トレーニングを欠いている初心者研究者にとって、常に課題となっている。 本研究は,階層的な木構造知識グラフを確立することにより,初心者研究者を対象とした研究インサイトサーベイを支援することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:54:06Z)
• Research Trends and Applications of Data Augmentation Algorithms [77.34726150561087]
  我々は,データ拡張アルゴリズムの適用分野,使用するアルゴリズムの種類,重要な研究動向,時間経過に伴う研究の進展,およびデータ拡張文学における研究ギャップを同定する。 我々は、読者がデータ拡張の可能性を理解し、将来の研究方向を特定し、データ拡張研究の中で質問を開くことを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T11:38:32Z)
• Knowledge Graph Induction enabling Recommending and Trend Analysis: A Corporate Research Community Use Case [11.907821975089064]
  本稿では,企業研究コミュニティであるIBM ResearchがセマンティックWeb技術を用いて,統一知識グラフを創出する事例を紹介する。 誘導された知識を活用するための共通パターンのセットを特定し、それらをAPIとして公開する。 これらのパターンは、最も価値のあるユースケースや、緩和すべきユーザの痛点を特定するユーザ調査から生まれました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T20:51:28Z)
• Unsupervised Domain Adaption of Object Detectors: A Survey [87.08473838767235]
  近年のディープラーニングの進歩は、様々なコンピュータビジョンアプリケーションのための正確で効率的なモデルの開発につながっている。 高度に正確なモデルを学ぶには、大量の注釈付きイメージを持つデータセットの可用性に依存する。 このため、ラベルスカースデータセットに視覚的に異なる画像がある場合、モデルの性能は大幅に低下する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T23:34:06Z)
• Weakly Supervised Object Localization and Detection: A Survey [145.5041117184952]
  オブジェクトのローカライゼーションと検出は、新しい世代のコンピュータビジョンシステムを開発する上で重要な役割を果たす。 本稿では,(1)古典的モデル,(2)既成の深層ネットワークの特徴表現を用いたアプローチ,(3)ディープラーニングのみに基づくアプローチ,(4)この分野で広く利用されている公開データセットと標準評価指標についてレビューする。 この分野における重要な課題、この分野の開発履歴、各カテゴリーの手法の利点/欠点、異なるカテゴリーの方法間の関係、弱い監督対象のローカリゼーションおよび検出方法の適用、およびこの研究分野の開発をさらに促進するための潜在的な将来の方向性について議論します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T06:44:50Z)
• Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
  AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。 AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z)
• Rapidly Deploying a Neural Search Engine for the COVID-19 Open Research Dataset: Preliminary Thoughts and Lessons Learned [88.42878484408469]
  我々は最新のニューラルネットワークランキングアーキテクチャを利用する検索エンジンであるNeural Covidexを紹介する。 本稿では、最初の取り組みについて述べ、その過程で学んだ教訓についていくつか考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T17:12:29Z)
• Deep Learning for Sensor-based Human Activity Recognition: Overview, Challenges and Opportunities [52.59080024266596]
  本稿では,センサを用いた人間の活動認識のための最先端のディープラーニング手法について調査する。 まず、官能データのマルチモーダリティを導入し、公開データセットに情報を提供する。 次に、課題によって深層メソッドを構築するための新しい分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T09:55:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。