A Visual and Textual Information Fusion-Based Zero-Shot Framework for Hazardous Material Placard Detection and Recognition
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
Automatically detecting and recognizing hazardous material placards using computer vision-based methods ensures safe operations and proper management of dangerous freight transportation. Deep learning-based object detection methods provide viable and practical solutions to varied applications. However, contemporary deep learning-based methods suffer from imbalanced and unseen classes, which are very common in real-life data. Thus, this study, drawing attention to this hitherto neglected challenge in real-world applications, proposes a deep learning-based zero-shot framework to detect and recognize the hazardous material placards of both imbalanced and open classes. A logarithmic weighted cross-entropy is proposed to balance the closed classes during training. In addition, a logarithmic weighted confidence fusion strategy is designed to fuse the separately extracted visual and textual information. The experiments on real-world transportation data demonstrated the proposed framework's effectiveness and superiority over other state-of-the-art methods. Notably, our framework outperforms the previous method with a remarkable margin of 12.8% in the F1 score on the placard dataset. This study solves the imbalanced and open class problem by fusing object visual information and text information, providing a practical industrial application of the zero-shot learning concept.
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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