A Recurrent Neural Network for Detecting Objects in Sequences of Sector-Scan Sonar Images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle