論文の概要: SmokeNet: Efficient Smoke Segmentation Leveraging Multiscale Convolutions and Multiview Attention Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12258v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 19:01:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:18.553059
• Title: SmokeNet: Efficient Smoke Segmentation Leveraging Multiscale Convolutions and Multiview Attention Mechanisms
• Title（参考訳）: SmokeNet: マルチスケール畳み込みとマルチビューアテンションメカニズムを活用した効率的なスモークセグメンテーション
• Authors: Xuesong Liu, Emmett J. Ientilucci,
• Abstract要約: SmokeNetは、多様なスモークプラムの複雑なダイナミクスを扱う、新しいディープラーニングアーキテクチャである。 SmokeNetの性能と汎用性を4つのデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0988222071035196
• License:
• Abstract: Efficient segmentation of smoke plumes is crucial for environmental monitoring and industrial safety, enabling the detection and mitigation of harmful emissions from activities like quarry blasts and wildfires. Accurate segmentation facilitates environmental impact assessments, timely interventions, and compliance with safety standards. However, existing models often face high computational demands and limited adaptability to diverse smoke appearances, restricting their deployment in resource-constrained environments. To address these issues, we introduce SmokeNet, a novel deep learning architecture that leverages multiscale convolutions and multiview linear attention mechanisms combined with layer-specific loss functions to handle the complex dynamics of diverse smoke plumes, ensuring efficient and accurate segmentation across varied environments. Additionally, we evaluate SmokeNet's performance and versatility using four datasets, including our quarry blast smoke dataset made available to the community. The results demonstrate that SmokeNet maintains a favorable balance between computational efficiency and segmentation accuracy, making it suitable for deployment in environmental monitoring and safety management systems. By contributing a new dataset and offering an efficient segmentation model, SmokeNet advances smoke segmentation capabilities in diverse and challenging environments.
• Abstract（参考訳）: 煙柱の効率的なセグメンテーションは、環境モニタリングと産業安全のために重要であり、採石場や山火事などの活動から有害な排出物の検出と緩和を可能にしている。 正確なセグメンテーションは環境影響評価、タイムリーな介入、安全基準の遵守を促進する。 しかし、既存のモデルは、しばしば高い計算要求と多様な煙の出現への適応性に制限され、資源に制約のある環境への展開を制限する。 これらの問題に対処するために,多層的畳み込みと多視点線形注意機構を併用した新しいディープラーニングアーキテクチャであるSmokeNetを導入し,多様な煙柱の複雑なダイナミックスに対処し,様々な環境における効率的かつ正確なセグメンテーションを実現する。 さらに,4つのデータセットを用いて,SmokeNetの性能と汎用性を評価した。 その結果,SmokeNetは計算効率とセグメンテーション精度のバランスを良好に保ち,環境モニタリングや安全管理システムへの展開に適していることがわかった。 新しいデータセットを提供し、効率的なセグメンテーションモデルを提供することで、SmokeNetは多様な、挑戦的な環境でスモークセグメンテーション機能を前進させる。

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