論文の概要: Comprehensive and Comparative Analysis between Transfer Learning and Custom Built VGG and CNN-SVM Models for Wildfire Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08171v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 20:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:30.960090
• Title: Comprehensive and Comparative Analysis between Transfer Learning and Custom Built VGG and CNN-SVM Models for Wildfire Detection
• Title（参考訳）: 森林火災検知のための移動学習とカスタムビルディングVGGとCNN-SVMモデルとの包括的・比較分析
• Authors: Aditya V. Jonnalagadda, Hashim A. Hashim, Andrew Harris,
• Abstract要約: 本稿では,山火事検出の文脈における伝達学習の有効性と効果について検討する。 Visual Geometry Group (VGG)-7、VGG-10、Convolutional Neural Network (CNN)-Support Vector Machine (SVM) CNN-SVMの3つのモデルが厳密に比較されている。 我々はこれらのモデルを、山火事の複雑さを捉えたデータセットを用いて訓練し、評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8616107180090005
• License:
• Abstract: Contemporary Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) research places a significant emphasis on transfer learning, showcasing its transformative potential in enhancing model performance across diverse domains. This paper examines the efficiency and effectiveness of transfer learning in the context of wildfire detection. Three purpose-built models -- Visual Geometry Group (VGG)-7, VGG-10, and Convolutional Neural Network (CNN)-Support Vector Machine(SVM) CNN-SVM -- are rigorously compared with three pretrained models -- VGG-16, VGG-19, and Residual Neural Network (ResNet) ResNet101. We trained and evaluated these models using a dataset that captures the complexities of wildfires, incorporating variables such as varying lighting conditions, time of day, and diverse terrains. The objective is to discern how transfer learning performs against models trained from scratch in addressing the intricacies of the wildfire detection problem. By assessing the performance metrics, including accuracy, precision, recall, and F1 score, a comprehensive understanding of the advantages and disadvantages of transfer learning in this specific domain is obtained. This study contributes valuable insights to the ongoing discourse, guiding future directions in AI and ML research. Keywords: Wildfire prediction, deep learning, machine learning fire, detection
• Abstract（参考訳）: 現代人工知能(AI)と機械学習(ML)の研究は、トランスファーラーニングに重要な重点を置いており、さまざまな領域にわたるモデルパフォーマンスを向上させるための変革的ポテンシャルを示している。 本稿では,山火事検出の文脈における伝達学習の有効性と効果について検討する。 Visual Geometry Group (VGG)-7、VGG-10、Convolutional Neural Network (CNN)-Support Vector Machine (SVM) CNN-SVMの3つの目的構築モデルは、VGG-16、VGG-19、Residual Neural Network (ResNet) ResNet101の3つの事前トレーニングモデルと厳密に比較されている。 我々は、山火事の複雑さを捉えたデータセットを用いて、これらのモデルを訓練し、評価し、様々な照明条件、日時、多様な地形などの変数を取り入れた。 本研究の目的は,山火事検出問題の複雑さに対処するために,スクラッチから訓練したモデルに対して伝達学習がどのように作用するかを明らかにすることである。 精度、精度、リコール、F1スコアを含む性能指標を評価することにより、この特定領域における転写学習の利点とデメリットの総合的な理解を得る。 本研究は,AIとML研究における今後の方向性を導く上で,現在進行中の談話に貴重な洞察を与えるものである。 キーワード:ワイルドファイア予測、ディープラーニング、機械学習ファイア、検出

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