論文の概要: Leveraging CNNs and Ensemble Learning for Automated Disaster Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13531v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 17:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 14:28:26.247075
• Title: Leveraging CNNs and Ensemble Learning for Automated Disaster Image Classification
• Title（参考訳）: 自動災害画像分類のためのCNNの活用とアンサンブル学習
• Authors: Archit Rathod, Veer Pariawala, Mokshit Surana, Kumkum Saxena
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然災害画像の分類に着目する。 複数のCNNアーキテクチャが建設され、地震、洪水、山火事、火山のイメージを含むデータセットで訓練された。 積み重ねられたCNNアンサンブルアプローチが最も効果的であることが証明され、95%の精度が達成され、F1スコアは個々のクラスで0.96まで上昇した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural disasters act as a serious threat globally, requiring effective and efficient disaster management and recovery. This paper focuses on classifying natural disaster images using Convolutional Neural Networks (CNNs). Multiple CNN architectures were built and trained on a dataset containing images of earthquakes, floods, wildfires, and volcanoes. A stacked CNN ensemble approach proved to be the most effective, achieving 95% accuracy and an F1 score going up to 0.96 for individual classes. Tuning hyperparameters of individual models for optimization was critical to maximize the models' performance. The stacking of CNNs with XGBoost acting as the meta-model utilizes the strengths of the CNN and ResNet models to improve the overall accuracy of the classification. Results obtained from the models illustrated the potency of CNN-based models for automated disaster image classification. This lays the foundation for expanding these techniques to build robust systems for disaster response, damage assessment, and recovery management.
• Abstract（参考訳）: 自然災害は世界中で深刻な脅威となり、効果的で効率的な災害管理と復旧が求められる。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然災害画像の分類に着目する。 複数のCNNアーキテクチャが建設され、地震、洪水、山火事、火山のイメージを含むデータセットで訓練された。 積み重ねられたCNNアンサンブルアプローチが最も効果的であることが証明され、95%の精度とF1スコアは個々のクラスで0.96まで上昇した。 最適化のために個々のモデルのハイパーパラメータをチューニングすることは、モデルの性能を最大化するために重要であった。 メタモデルとして機能するXGBoostによるCNNの積み重ねは、CNNとResNetモデルの強度を利用して、分類の全体的な精度を向上させる。 その結果, 自動災害画像分類のためのCNNモデルの有用性が示された。 このことは、災害対応、被害評価、復旧管理のための堅牢なシステムを構築するためにこれらの技術を拡張する基盤となる。

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