An Accurate and Fast Animal Species Detection System for Embedded Devices
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
Encounters between humans and wildlife often lead to injuries, especially in remote wilderness regions, and highways. Therefore, animal detection is a vital safety and wildlife conservation component that can mitigate the negative impacts of these encounters. Deep learning techniques have achieved the best results compared to other object detection techniques; however, they require many computations and parameters. A lightweight animal species detection model based on YOLOv2 was proposed. It was designed as a proof of concept of and as a first step to build a real-time mitigation system with embedded devices. Multi-level features merging is employed by adding a new pass-through layer to improve the feature extraction ability and accuracy of YOLOv2. Moreover, the two repeated 3 × 3 convolutional layers in the seventh block of the YOLOv2 architecture are removed to reduce computational complexity, and thus increase detection speed without reducing accuracy. Animal species detection methods based on regular Convolutional Neural Networks (CNNs) have been widely applied; however, these methods are difficult to adapt to geometric variations of animals in images. Thus, a modified YOLOv2 with the addition of deformable convolutional layers (DCLs) was proposed to resolve this issue. Our experimental results show that the proposed model outperforms the original YOLOv2 by 5.0% in accuracy and 12.0% in speed. Furthermore, our analysis shows that the modified YOLOv2 model is more suitable for deployment than YOLOv3 and YOLOv4 on embedded devices.
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 | 0,001 |
| 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