論文の概要: MASK-CNN-Transformer For Real-Time Multi-Label Weather Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14857v2
• Date: Sat, 19 Aug 2023 05:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 00:04:58.087814
• Title: MASK-CNN-Transformer For Real-Time Multi-Label Weather Recognition
• Title（参考訳）: リアルタイムマルチラベル気象認識のためのMASK-CNN変換器
• Authors: Shengchao Chen, Ting Shu, Huan Zhao, Yuan Yan Tang
• Abstract要約: 本稿では,新しいマルチラベル気象認識モデルを提案する。 MASK-Convolutional Neural Network-Transformer (MASK-CT) と呼ばれる提案モデルは、Transformer、Convolutional Process、MASKメカニズムに基づいている。 MASK-CTの高速動的リアルタイム気象認識能力の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.979688225637602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weather recognition is an essential support for many practical life applications, including traffic safety, environment, and meteorology. However, many existing related works cannot comprehensively describe weather conditions due to their complex co-occurrence dependencies. This paper proposes a novel multi-label weather recognition model considering these dependencies. The proposed model called MASK-Convolutional Neural Network-Transformer (MASK-CT) is based on the Transformer, the convolutional process, and the MASK mechanism. The model employs multiple convolutional layers to extract features from weather images and a Transformer encoder to calculate the probability of each weather condition based on the extracted features. To improve the generalization ability of MASK-CT, a MASK mechanism is used during the training phase. The effect of the MASK mechanism is explored and discussed. The Mask mechanism randomly withholds some information from one-pair training instances (one image and its corresponding label). There are two types of MASK methods. Specifically, MASK-I is designed and deployed on the image before feeding it into the weather feature extractor and MASK-II is applied to the image label. The Transformer encoder is then utilized on the randomly masked image features and labels. The experimental results from various real-world weather recognition datasets demonstrate that the proposed MASK-CT model outperforms state-of-the-art methods. Furthermore, the high-speed dynamic real-time weather recognition capability of the MASK-CT is evaluated.
• Abstract（参考訳）: 天気予報は、交通安全、環境、気象学など、多くの実用的用途に欠かせない支援である。 しかし、既存の多くの関連著作は、その複雑な共起依存関係のため、気象条件を包括的に記述できない。 本稿では,これらの依存性を考慮した新しいマルチラベル気象認識モデルを提案する。 MASK-Convolutional Neural Network-Transformer (MASK-CT) と呼ばれる提案モデルは、Transformer、Convolutional Process、MASKメカニズムに基づいている。 このモデルは複数の畳み込み層を用いて気象画像から特徴を抽出し、トランスエンコーダを用いて各気象条件の確率を抽出した特徴量に基づいて算出する。 MASK-CTの一般化能力を向上させるため、トレーニング段階でMASK機構を使用する。 また,MASK機構の効果について検討した。 Maskメカニズムは、ワンペアトレーニングインスタンス(1つの画像とその対応するラベル)からランダムに情報を保持する。 MASKには2種類の方法がある。 具体的には、気象特徴抽出器に供給する前に、画像上にMASK-Iを設計して展開し、画像ラベルにMASK-IIを適用する。 Transformerエンコーダは、ランダムにマスクされた画像の特徴とラベルに使用される。 各種実世界の天気予報データセットによる実験結果から,提案したMASK-CTモデルは最先端の手法よりも優れていることが示された。 さらに,MASK-CTの高速動的リアルタイム気象認識能力の評価を行った。

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