A Recurrent Neural Network for Detecting Objects in Sequences of Sector-Scan Sonar Images
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a system for detecting small man-made objects in sequences of sector-scan images formed using a medium-range sector-scan sonar. The detection of such objects is considered out to ranges of 200 m from the vessel and while the vessel is in motion. This paper extends previous work by making use of temporal information present in the data to improve performance. The system begins by cleaning the imagery, which is done by tracking objects on the sea bed in the imagery and using this information to obtain an improved estimate of the motion of the vessel. Once the vessel's motion is accurately known, the imagery is cleaned by temporally averaging the images after motion compensation. The detector consists of two stages. After the first detection stage has identified possible objects of interest, a bank of Kalman filters is used to track objects in the imagery and to supply sequences of feature vectors to the final detection stage. A recurrent neural network is used for the final detection stage. The feedback loops within the recurrent network allow the incorporation of temporal information into the detection process. The performance of the proposed system is shown to exceed the performances of other models for the final detection stage, including nonrecurrent networks that make use of temporal information supplied in the form of temporal feature vectors. The proposed detection system attains a probability of detection of 77.0% at a mean false-alarm rate of 0.4 per image.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».