論文の概要: GasTwinFormer: A Hybrid Vision Transformer for Livestock Methane Emission Segmentation and Dietary Classification in Optical Gas Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15057v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 20:45:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.090878
• Title: GasTwinFormer: A Hybrid Vision Transformer for Livestock Methane Emission Segmentation and Dietary Classification in Optical Gas Imaging
• Title（参考訳）: GasTwinFormer: 牛肉メタン排出分別用ハイブリッドビジョントランスと光ガスイメージングにおける食事分類
• Authors: Toqi Tahamid Sarker, Mohamed Embaby, Taminul Islam, Amer AbuGhazaleh, Khaled R Ahmed,
• Abstract要約: GasTwinFormerは、光ガスイメージングにおけるリアルタイムメタン放出セグメンテーションと食餌分類のためのハイブリッドビジョントランスフォーマーである。 OGIを用いた牛肉のメタン排出量の包括的分析を行い,11,694フレームのアノテート処理を行った。 GasTwinFormerは74.47% mIoUと83.63% mF1をセグメンテーションで達成し、3.348Mパラメータ、3.428G FLOP、114.9 FPS推論速度で例外的な効率を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Livestock methane emissions represent 32% of human-caused methane production, making automated monitoring critical for climate mitigation strategies. We introduce GasTwinFormer, a hybrid vision transformer for real-time methane emission segmentation and dietary classification in optical gas imaging through a novel Mix Twin encoder alternating between spatially-reduced global attention and locally-grouped attention mechanisms. Our architecture incorporates a lightweight LR-ASPP decoder for multi-scale feature aggregation and enables simultaneous methane segmentation and dietary classification in a unified framework. We contribute the first comprehensive beef cattle methane emission dataset using OGI, containing 11,694 annotated frames across three dietary treatments. GasTwinFormer achieves 74.47% mIoU and 83.63% mF1 for segmentation while maintaining exceptional efficiency with only 3.348M parameters, 3.428G FLOPs, and 114.9 FPS inference speed. Additionally, our method achieves perfect dietary classification accuracy (100%), demonstrating the effectiveness of leveraging diet-emission correlations. Extensive ablation studies validate each architectural component, establishing GasTwinFormer as a practical solution for real-time livestock emission monitoring. Please see our project page at gastwinformer.github.io.
• Abstract（参考訳）: 家畜のメタン排出量は人為的なメタン生産の32%を占めており、自動監視は気候の緩和戦略にとって極めて重要である。 我々は,空間的に再現されたグローバルアテンションと局所的にグループ化されたアテンション機構の交互なミキシングツインエンコーダによる,光ガスイメージングにおけるリアルタイムメタン放出セグメンテーションと食餌分類のためのハイブリッドビジョントランスフォーマーであるGasTwinFormerを紹介した。 本アーキテクチャでは,マルチスケール機能アグリゲーションのための軽量LR-ASPPデコーダを内蔵し,メタンセグメンテーションとダイエットの同時分類を可能にする。 OGIを用いた牛肉のメタン排出量の包括的分析を行い,11,694フレームのアノテート処理を行った。 GasTwinFormerは74.47% mIoUと83.63% mF1をセグメンテーションで達成し、3.348Mパラメータ、3.428G FLOP、114.9 FPS推論速度で例外的な効率を維持する。 さらに, 完全食事分類精度(100%)を達成し, ダイエット・エミッション相関の有効性を示した。 広範囲にわたるアブレーション研究は、各建築要素を検証し、リアルタイムの家畜排ガスモニタリングのための実用的なソリューションとしてガストリンホルダーを確立した。 gastwinformer.github.ioのプロジェクトページをご覧ください。

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