An Automatic Architecture Designing Approach of Convolutional Neural Networks for Road Surface Conditions Image Recognition: Tradeoff between Accuracy and Efficiency
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
Convolutional neural network (CNN) is a promising image recognition technique for winter road surface condition (RSC), a measure that is crucial for winter maintenance operations. In the past, researchers have designed RSC CNN models that displayed acceptable results but did so focusing solely on obtaining high classification accuracy without any consideration for efficiency. Furthermore, when it comes to model development itself, architecture design requires expertise in CNN as well as rich knowledge in the investigated problem itself. To rectify these issues, this paper proposes an innovative approach to automatically design RSC CNN architecture without compromising classification accuracy. The proposed approach uses a weighted sum method, which provides the freedom of choosing relative importance level between accuracy and efficiency. Once the relative importance has been set, one of the most successful and widely adopted heuristics, namely, simulated annealing (SA), is employed to generate (sub)optimal solutions. Results show that both accuracy and efficiency of the automatically generated CNNs are better or at least comparable to the two selected state-of-the-art CNN models, ResNet50 and MobileNet, achieving as high as 93.44% classification accuracy. Ultimately, the outcome of this study fills the gap in existing CNN design methods that do not consider the tradeoff between accuracy and efficiency while providing insight into the effect varying architectures have on CNN model performance.
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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