Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wildfire Detection Via Transfer Learning: A Survey

論文の概要: Wildfire Detection Via Transfer Learning: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12276v1
Date: Wed, 21 Jun 2023 13:57:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 13:07:26.946440
Title: Wildfire Detection Via Transfer Learning: A Survey
Title（参考訳）: 移動学習による山火事検出 : 調査
Authors: Ziliang Hong, Emadeldeen Hamdan, Yifei Zhao, Tianxiao Ye, Hongyi Pan, A. Enis Cetin
Abstract要約: 本稿では,山頂や森林見張り塔に設置した通常の視界カメラを用いて,山火事の検知に使用されるさまざまなニューラルネットワークモデルについて検討する。ニューラルネットワークモデルはImageNet-1Kで事前トレーニングされ、カスタムの山火事データセットで微調整される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.766371147936368
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper surveys different publicly available neural network models used for detecting wildfires using regular visible-range cameras which are placed on hilltops or forest lookout towers. The neural network models are pre-trained on ImageNet-1K and fine-tuned on a custom wildfire dataset. The performance of these models is evaluated on a diverse set of wildfire images, and the survey provides useful information for those interested in using transfer learning for wildfire detection. Swin Transformer-tiny has the highest AUC value but ConvNext-tiny detects all the wildfire events and has the lowest false alarm rate in our dataset.
Abstract（参考訳）: 本稿では,山頂上や森林展望塔に設置した可視距離カメラを用いて,野火の検出に用いるニューラルネットワークモデルについて検討した。ニューラルネットワークモデルはimagenet-1kで事前トレーニングされ、カスタムのwildfireデータセットで微調整される。これらのモデルの性能は,多様なワイルドファイア画像を用いて評価され,ワイルドファイア検出のためのトランスファー学習の利用に関心のある人に有用な情報を提供する。 Swin Transformer-tinyはAUC値が最も高いが、ConvNext-tinyはすべての山火事を検知し、データセットの中で最も低い誤報率を持つ。

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