Attention-Guided Multitask Convolutional Neural Network for Power Line Parts 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
Power line parts detection refers to the inspection of key parts on transmission lines against the complex background in aerial images and identifying whether exist anomalies that cause transmission failure. Obviously, this process plays a pivotal role in ensuring the safety of power transmission. Most of the existing methods are based on deep convolutional neural networks. However, the complexity and variability of the aerial image background and the problem of unmanned aerial vehicles (UAVs) shooting perspective and distance pose a challenge for previous works. This study aims to improve the detection accuracy of the model and propose an attention-guided multitask convolutional neural network (AGMNet). First, to enhance the feature representation of objects in aerial images, we construct spatial region attention blocks that are suitable for object detection. It can be inserted into any existing convolutional backbone network. Due to its efficient feature tensor computation method, the network can obtain competitive results with less computational memory. Second, we introduce a multitask framework that creatively considers the identification of rust levels and abnormal conditions of power line components, which has not been considered in previous works. Finally, we incorporate the refinable region proposal network (RPN) structure and multiscale training strategy to improve the robustness of the network. The experimental results on the testing datasets show that the proposed AGMNet can recognize the power parts (dampers and suspension clamps) with a mean average precision (mAP) of 95.3% and simultaneously identify their rust levels with an mAP of 75.4% and abnormal conditions with an mAP of 92.7%.
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 | 0,001 | 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