Parallel and GPU-Based Optimization of XGBoost and Neural Networks for Effective Landmine Classification
Notice bibliographique
Résumé
The problem of mine clearance in both open and closed areas remains highly relevant in the modern world, especially in the context of military conflicts, humanitarian crises, and post-war reconstruction processes.Traditional mine detection methods require significant human and technical resources, making the demining process costly, time-consuming, and potentially dangerous for operators.Therefore, there is a need to develop automated systems capable of ensuring high accuracy, efficiency, and speed in identifying explosive objects, thereby enhancing the safety of those conducting the operations.Existing landmine classification methods face limitations in speed, scalability, and deployment feasibility due to computational constraints and lack of optimization.This paper presents a mine classification method based on a combination of neural networks and gradient boosting, aimed at improving the accuracy and speed of the recognition process.Two main optimization strategies are proposed: (1) data-driven and algorithmic parallelization, which improve training speed and computational efficiency; and (2) GPU-accelerated model training to leverage parallel processing capabilities.A series of experiments were conducted, and the results confirmed the effectiveness of the proposed methods.For open environments, the classification accuracy reached 94.32% for gradient boosting and 93.89% for neural networks, while for closed environments, the accuracy was 93.25% and 92.75%, respectively.The optimization allowed for a fivefold increase in model training speed due to parallel computations and GPU data processing, making the proposed method suitable for real-world applications.An analysis of the results indicates the potential of this approach not only for further improvement of automated mine clearance systems but also for solving other classification and object identification tasks in complex environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».