論文の概要: Utilizing Transfer Learning and pre-trained Models for Effective Forest Fire Detection: A Case Study of Uttarakhand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06743v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 10:21:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 03:50:25.917760
- Title: Utilizing Transfer Learning and pre-trained Models for Effective Forest Fire Detection: A Case Study of Uttarakhand
- Title（参考訳）: 効果的な森林火災検知のための移動学習と事前学習モデルの利用:ウッタラクハンドを事例として
- Authors: Hari Prabhat Gupta, Rahul Mishra,
- Abstract要約: 森林火災は環境、人命、財産に重大な脅威をもたらす。
従来の森林火災検出手法は、手動観測や衛星画像の信頼性に障害となることが多い。
本稿では、インドにおける森林火災検知の強化におけるトランスファーラーニングの役割を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.487540572548337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Forest fires pose a significant threat to the environment, human life, and property. Early detection and response are crucial to mitigating the impact of these disasters. However, traditional forest fire detection methods are often hindered by our reliability on manual observation and satellite imagery with low spatial resolution. This paper emphasizes the role of transfer learning in enhancing forest fire detection in India, particularly in overcoming data collection challenges and improving model accuracy across various regions. We compare traditional learning methods with transfer learning, focusing on the unique challenges posed by regional differences in terrain, climate, and vegetation. Transfer learning can be categorized into several types based on the similarity between the source and target tasks, as well as the type of knowledge transferred. One key method is utilizing pre-trained models for efficient transfer learning, which significantly reduces the need for extensive labeled data. We outline the transfer learning process, demonstrating how researchers can adapt pre-trained models like MobileNetV2 for specific tasks such as forest fire detection. Finally, we present experimental results from training and evaluating a deep learning model using the Uttarakhand forest fire dataset, showcasing the effectiveness of transfer learning in this context.
- Abstract（参考訳）: 森林火災は環境、人命、財産に重大な脅威をもたらす。
早期発見と対応は、これらの災害の影響を軽減するために不可欠である。
しかし,従来の森林火災検出手法は,手動観測や衛星画像の空間分解能の低い信頼性に悩まされることが多い。
本稿では、インドにおける森林火災検知の強化、特にデータ収集の課題を克服し、各地域のモデル精度を向上させる上で、トランスファーラーニングが果たす役割を強調する。
従来の学習手法と移動学習を比較し,地形,気候,植生の地域差によって生じる固有の課題に着目した。
トランスファーラーニングは、ソースとターゲットタスクの類似性、および転送される知識の種類に基づいて、いくつかのタイプに分類することができる。
1つの重要な方法は、事前訓練されたモデルを用いて効率的な転送学習を行うことで、広範囲なラベル付きデータの必要性を大幅に低減する。
森林火災検知などの特定のタスクに対して,MobileNetV2のような事前学習モデルをどのように適用できるかを示す。
最後に,ユッタラカンド森林火災データセットを用いた深層学習モデルの訓練と評価から,この文脈における伝達学習の有効性を示す実験結果を示す。
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