An Explainable AI-Based Modified YOLOv8 Model for Efficient Fire 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
Early fire detection is the key to saving lives and limiting property damage. Advanced technology can detect fires in high-risk zones with minimal human presence before they escalate beyond control. This study focuses on providing a more advanced model structure based on the YOLOv8 architecture to enhance early recognition of fire. Although YOLOv8 is excellent at real-time object detection, it can still be better adjusted to the nuances of fire detection. We achieved this advancement by incorporating an additional context-to-flow layer, enabling the YOLOv8 model to more effectively capture both local and global contextual information. The context-to-flow layer enhances the model’s ability to recognize complex patterns like smoke and flames, leading to more effective feature extraction. This extra layer helps the model better detect fires and smoke by improving its ability to focus on fine-grained details and minor variation, which is crucial in challenging environments with low visibility, dynamic fire behavior, and complex backgrounds. Our proposed model achieved a 2.9% greater precision rate, 4.7% more recall rate, and 4% more F1-score in comparison to the YOLOv8 default model. This study discovered that the architecture modification increases information flow and improves fire detection at all fire sizes, from tiny sparks to massive flames. We also included explainable AI strategies to explain the model’s decision-making, thus adding more transparency and improving trust in its predictions. Ultimately, this enhanced system demonstrates remarkable efficacy and accuracy, which allows additional improvements in autonomous fire detection systems.
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 | 0,000 |
| 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