論文の概要: A Distributed Inference System for Detecting Task-wise Single Trial
Event-Related Potential in Stream of Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09446v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 08:12:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 14:10:00.659644
- Title: A Distributed Inference System for Detecting Task-wise Single Trial
Event-Related Potential in Stream of Satellite Images
- Title（参考訳）: 衛星画像ストリームにおけるタスクワイズ単一試行イベント関連電位検出のための分散推論システム
- Authors: Sung-Jin Kim, Heon-Gyu Kwak, Hyeon-Taek Han, Dae-Hyeok Lee, Ji-Hoon
Jeong, and Seong-Whan Lee
- Abstract要約: 本稿では,衛星画像のストリーム中のタスクワイズ単眼ERPを検出するための分散推論システムを提案する。
本システムでは,各タスクに最適化された複数のモデルを用いて,画像遷移時間と目標設定時間にまたがる性能の向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.744982210035964
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain-computer interface (BCI) has garnered the significant attention for
their potential in various applications, with event-related potential (ERP)
performing a considerable role in BCI systems. This paper introduces a novel
Distributed Inference System tailored for detecting task-wise single-trial ERPs
in a stream of satellite images. Unlike traditional methodologies that employ a
single model for target detection, our system utilizes multiple models, each
optimized for specific tasks, ensuring enhanced performance across varying
image transition times and target onset times. Our experiments, conducted on
four participants, employed two paradigms: the Normal paradigm and an AI
paradigm with bounding boxes. Results indicate that our proposed system
outperforms the conventional methods in both paradigms, achieving the highest
$F_{\beta}$ scores. Furthermore, including bounding boxes in the AI paradigm
significantly improved target recognition. This study underscores the potential
of our Distributed Inference System in advancing the field of ERP detection in
satellite image streams.
- Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、様々なアプリケーションにおいてその可能性に大きな注目を集めており、イベント関連電位(ERP)はBCIシステムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,衛星画像のストリーム中のタスクワイズ単眼ERPを検出するための分散推論システムを提案する。
ターゲット検出に単一のモデルを用いる従来の手法とは異なり、システムは複数のモデルを使用し、それぞれが特定のタスクに最適化され、様々な画像遷移時間とターゲット開始時間にまたがるパフォーマンスが向上する。
4人の参加者を対象に実施した実験では,通常パラダイムと有界ボックスを備えたAIパラダイムの2つのパラダイムが採用された。
その結果,提案手法は両パラダイムにおいて従来の手法を上回り,最高値のf_{\beta}$スコアを得た。
さらに、AIパラダイムのバウンディングボックスを含むことで、ターゲット認識が大幅に改善された。
本研究は,衛星画像ストリームにおけるERP検出分野の進展における分散推論システムの可能性を明らかにするものである。
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