Reduced Image Classes in Modified U-Net for Mars Rover Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Rover navigation currently relies on algorithms to automatically determine their path. This is because the distance from Earth to Mars means that real time communication is impossible. Current navigation algorithms have difficulties in identifying terrain, causing problems such as becoming stuck in soft terrain. Furthermore, the available computation power and memory are limited on a rover. This paper presents both a modified U-Net model to identify parts of the terrain and combining multiple classes to have less output classes. The proposed method was to combine classes like soil and bedrock into more generalized classes, like traversable and untraversable, to reduce memory usage and needed computational power. Combining the classes shows that a model can be trained faster, and in some cases even improve. Testing this method on low resolution images has shown improved results in testing. After training, a three-class model is able to yield a higher mIoU of 0.4583 on a test set compared to the full five-class model, which achieved 0.3451. This method is non-specific to U-Net and can be applied to many different models. Combining this method with other models and larger datasets during training could be an option of improving the accuracy of models running on less processing power, allowing for use on platforms such as Mars rovers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».