Development of New Efficient Transposed Convolution Techniques for Flame Segmentation from UAV-captured Images
Notice bibliographique
Résumé
Although Fully Convolutional Networks (FCNs) have been proven to be a very powerful tool in deep learning-based image segmentation, they are still too computationally expensive to be incorporated into mobile platforms such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for real-time performance. While significant efforts have been made to make the encoder side of a FCN more efficient, the decoder side, which involves upsampling the feature maps, is still overlooked in comparison. This paper proposes two new efficient upsampling techniques, “Reversed Depthwise Separable Transposed Convolution (RDSTC)” and “Compression-Expansion Transposed Convolution (CETC)”. U-Net architecture and UAV-captured forest pile fire images have been used to evaluate the performance of these new efficient upsampling techniques. RDSTC and CETC achieve Dice scores of 0.8815 and 0.8832 respectively, outperforming commonly used bilinear interpolation and original transposed convolution, while significantly reducing the number of upsampling computations. The results of this paper demonstrate that upsampling operation in a deep learning architecture can be made more efficient without degradation in performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».