Discriminating man-made and natural objects in sidescan sonar imagery: human versus computer recognition performance
Notice bibliographique
Résumé
Sidescan sonar is increasingly accepted as the sensor of choice for sea minehunting over large areas in shallow water. Automatic Target Recognition (ATR) algorithms are therefore being developed to assist and, in the case of autonomous vehicles, even replace the human operator as the primary recognition agent deciding whether an object in the sonar imagery is a mine or simply benign seafloor clutter. Whether ATR aids or replaces a human operator, a natural benchmark for judging the quality of ATR is the unaided human performance when ATR is not used. The benchmark can help when estimating the performance benefit (or cost) of switching from human to automatic recognition for instance, or when planning how human and machine should best interact in cooperative search operations. This paper reports a human performance study using a large library of real sonar images collected for the development and testing of ATR algorithms. The library features 234 mine-like man-made objects deployed for the purpose, as well as 105 instances of naturally occurring clutter. The human benchmark in this case is the average of ten human subjects expressed in terms of a receiver operating characteristic (ROC) curve. An ATR algorithm for man-made/natural object discrimination is also tested and compared with the human benchmark . The implications of its relative performance for the integration of ATR are considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».