論文の概要: Managing Household Waste through Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09437v1
- Date: Sat, 27 Jan 2024 05:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 13:02:02.121909
- Title: Managing Household Waste through Transfer Learning
- Title（参考訳）: 転校学習による家庭の廃棄物管理
- Authors: Suman Kunwar
- Abstract要約: ごみ分類のための移動学習モデルの性能と計算炭素排出量について検討する。
以上の結果から,EfficientNetV2ファミリーは,f1スコア,IoU値が最も精度が高いことが示唆された。
我々は、EfficientNetV2Sが96.41%の精度で最も持続可能で正確なモデルであると結論付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the world continues to face the challenges of climate change, it is
crucial to consider the environmental impact of the technologies we use. In
this study, we investigate the performance and computational carbon emissions
of various transfer learning models for garbage classification. We examine the
MobileNet, ResNet50, ResNet101, and EfficientNetV2S and EfficientNetV2M models.
Our findings indicate that the EfficientNetV2 family achieves the highest
accuracy, recall, f1-score, and IoU values. However, the EfficientNetV2M model
requires more time and produces higher carbon emissions. ResNet50 outperforms
ResNet110 in terms of accuracy, recall, f1-score, and IoU, but it has a larger
carbon footprint. We conclude that EfficientNetV2S is the most sustainable and
accurate model with 96.41% accuracy. Our research highlights the significance
of considering the ecological impact of machine learning models in garbage
classification.
- Abstract（参考訳）: 世界は気候変動の課題に直面しているため、私たちが使っているテクノロジーの環境への影響を考えることが重要です。
本研究では,ガベージ分類のための各種トランスファー学習モデルの性能と計算量について検討する。
我々はMobileNet、ResNet50、ResNet101、EfficientNetV2SおよびEfficientNetV2Mモデルについて検討する。
以上の結果から,EfficientNetV2ファミリーは,f1スコア,IoU値が最も精度が高いことが示唆された。
しかし、効率の良いnetv2mモデルはより多くの時間を必要とし、高い二酸化炭素排出量を生み出す。
ResNet50は精度、リコール、f1スコア、IoUでResNet110より優れているが、炭素フットプリントは大きい。
EfficientNetV2Sは96.41%の精度で最も持続可能で正確なモデルである。
本研究は,ガベージ分類における機械学習モデルの生態的影響を検討することの重要性を強調する。
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