Convolution Optimization in Fire Classification
Notice bibliographique
Résumé
Early alert fire and smoke detection systems are crucial for daily and security management decision-making. Recent literature approaches are based on Deep Learning (DL) models. Efficient models are required for hardware-constrained systems, such as mobile devices, embedded systems, and robotics achieving high performance at low power consumption. For this research, we designed a novel specific-purpose model for fire and smoke recognition using still images and the study of state-of-the-art convolution techniques to improve the trade-off between accuracy and complexity. In this regard, the literature suggests that the inverted residual block, the depthwise and octave convolution techniques, reduces the model’s size and computation requirements working well by themselves. In this work, we propose the KutralNext architecture, an efficient model for single- and multi-label fire and smoke recognition tasks. Additionally, a more efficient architecture KutralNext+, demonstrates that those convolution techniques achieve a better trade-off combined, reaching an 84.36% average test accuracy in FireNet, FiSmo, and FiSmoA fire datasets. The KutralSmoke and FiSmo fire and smoke datasets attained an 81.53% average test accuracy. Furthermore, a previous fire and smoke recognition model considered, FireDetection, KutralNext uses 59% fewer parameters, and KutralNext+ requires 97% fewer flops and is 4x faster.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».