Development of an Image Data Set of Construction Machines for Deep Learning Object Detection
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
Deep learning object detection algorithms have proven their capacity to identify a variety of objects from images and videos in near real-time speed. The construction industry can potentially benefit from this machine intelligence by linking algorithms with construction videos to automatically analyze productivity and monitor activities from a safety perspective. However, an effective image data set of construction machines for training deep learning object detection algorithms is not currently available due to the limited accessibility of construction images, the time-and-labor-intensiveness of manual annotations, and the knowledge base required in terms of both construction and deep learning. This research presents a case study on developing an image data set specifically for construction machines named the Alberta Construction Image Data Set (ACID). In the case of ACID, 10,000 images belonging to 10 types of construction machines are manually collected and annotated with machine types and their corresponding positions on the images. To validate the feasibility of ACID, we train the data set using four existing deep learning object detection algorithms, including YOLO-v3, Inception-SSD, R-FCN-ResNet101, and Faster-RCNN-ResNet101. The mean average precision (mAP) is 83.0% for Inception-SSD, 87.8% for YOLO-v3, 88.8% for R-FCN-ResNet101, and 89.2% for Faster-RCNN-ResNet101. The average detection speed of the four algorithms is 16.7 frames per second (fps), which satisfies the needs of most studies in the field of automation in construction.
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 | 0,000 | 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