Evaluation of Alternative Pre-trained Convolutional Neural Networks for Winter Road Surface Condition Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Real-time winter road surface condition (RSC) monitoring is of critical importance for both winter road maintenance operators and the travelling public. Accurate and timely RSC information during snow events can help maintenance operators to deliver better maintenance services, such as plowing and salting, for reduced costs and salt usage and improved level of service. With this information, the traveling public can make more informed decisions on whether or not to travel, where to go, and which highways to drive on. In our previous effort we have shown the potential of applying a pre-trained convolutional neural network (CNN) for automatically detecting winter road surface conditions based on images from fixed traffic/weather cameras or in-vehicle devices. This paper focuses on comparing the performance of four most successful CNN models available from the leaders of this technology, namely, VGG16 (Oxford University), ResNet50 (Microsoft), Inception-V3 (Google) and Xception (Google), for solving the RSC classification problem. The models were first customized with additional fully-connected layers of neurons for learning the specific features of the RSC images. The extended models were then trained with a low learning rate for fine-tuning by using a small set of RSC images. The models were tested using a hold-out set of images from cameras installed at different locations, showing highly encouraging results.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».