NLP-based Traffic Scene Retrieval via Representation Learning
Notice bibliographique
Résumé
Many automated systems require the interpretation of visual information, i.e., images, videos, and natural language input, i.e., speech or text, to comprehend their surroundings and communicate with interacting humans.One such hybrid application of computer vision using images and videos and natural language processing (NLP) recognizes traffic scenes, a crucial and challenging problem in automated transportation systems.Scene classification is just one of many areas where recent convolutional neural network (CNN) frameworks have proven to be highly effective.Still to be fully explored for application to problem-solving in the real world is CNN's impressive, truly representative learning capability.However, newer CNN implementations, such as YOLO and DeepSort, show promise for object detection.The BERT model is the benchmark for text embeddings and the most efficient method currently available.Hence, we aim to retrieve the vehicles from the traffic videos using natural language-based description, i.e., text.The paper proposes a novel approach that combines YOLOv7, the recent version of YOLO, DeepSort algorithms for object detection, i.e., detecting the vehicles from the traffic scene from the frames of the videos and the transfer learning model, i.e., BERT model for text embeddings.Additionally, a Kalman filter is utilized to track the cars by providing the id and will retain them in the other frames of the videos.The machine learning model performs the similarity checking, i.e., siamese neural networks.The experiments are performed on the standard dataset of AI city challenge 2022.Moreover, the results depict that the proposed approach achieves 28.49 % of Recall@5, 42.08 % of Recall@10, and 20.73 % of MRR, indicating the proposed method's effective approach.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
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 ».