WATT-EffNet: Un Nuevo Modelo para la Clasificación de Imágenes de Drones en Desastres
Un modelo ligero para que los drones clasifiquen imágenes de desastres de manera eficiente.
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Los vehículos aéreos no tripulados (VANT), comúnmente conocidos como drones, se han vuelto herramientas súper importantes en distintos campos, especialmente en la respuesta a desastres. Pueden sobrevolar áreas afectadas por desastres para evaluar los daños y buscar sobrevivientes. Sin embargo, para hacer su trabajo eficazmente, estos drones necesitan clasificar imágenes de las escenas de desastre de manera rápida y precisa. Esta tarea puede ser complicada porque los drones tienen energía y capacidad de procesamiento limitadas.
Para ayudar a resolver este problema, se ha desarrollado un nuevo modelo ligero llamado Wider ATTENTION EfficientNet (WATT-EffNet). Este modelo está diseñado para clasificar imágenes de desastres de una manera que equilibre la Precisión con los recursos limitados disponibles en los drones.
¿Por qué clasificar imágenes de desastres?
En situaciones de desastre, el tiempo es crítico. Los drones pueden tomar imágenes de áreas afectadas por desastres como incendios, inundaciones o derrumbes de edificios. Al clasificar rápidamente estas imágenes, los drones pueden determinar qué tipo de desastre ha ocurrido y dónde enfocar sus esfuerzos de búsqueda. Los cuatro tipos principales de desastres que se pueden identificar en imágenes son incendios, inundaciones, edificios colapsados y accidentes de tráfico. Reconocer estos tipos puede ayudar a los equipos de rescate a dirigir mejor sus recursos y salvar vidas.
Desafíos actuales
Aunque ya existen modelos para clasificar imágenes, muchos de ellos priorizan la precisión a costa de la eficiencia. Esto significa que podrían no ser adecuados para usar en drones, que necesitan conservar energía y procesar información rápidamente. Muchos de los modelos ligeros actualmente disponibles todavía requieren millones de parámetros para funcionar correctamente, lo que puede ser un peso para la capacidad de procesamiento de un drone.
La solución WATT-EffNet
WATT-EffNet aborda estos desafíos combinando una Arquitectura ligera con un método llamado Mecanismos de atención. Las redes neuronales tradicionales suelen enfocarse en hacer el modelo más profundo, pero WATT-EffNet enfatiza hacerlo más ancho. Este diseño permite que el modelo procese más información sin volverse demasiado complejo.
El modelo WATT-EffNet se basa en la estructura de EfficientNet, pero la modifica para asegurarse de que siga siendo ligero. Las características clave de WATT-EffNet implican usar módulos de atención y características incrementales de ancho, lo que significa que el modelo puede enfocarse mejor en las partes más importantes de una imagen mientras consume menos energía.
¿Cómo funciona WATT-EffNet?
El corazón de WATT-EffNet radica en su combinación de ancho y atención. El modelo utiliza lo que se llaman bloques MBConv, que están diseñados para manejar características de imágenes de manera eficiente. Cada bloque procesa imágenes aplicando varias capas de convolución, normalización por lotes y funciones de activación. Los ajustes realizados a estos bloques en WATT-EffNet permiten ampliar la red mientras mantienen el número de parámetros manejable.
Además de los ajustes estructurales, el modelo incorpora mecanismos de atención. Estos mecanismos permiten al modelo enfocarse en características específicas de una imagen que son más relevantes para hacer una clasificación. Por ejemplo, si un drone captura una imagen de una inundación, el módulo de atención puede ayudar al modelo a concentrarse en las características relacionadas con el agua en lugar de en otras áreas menos relevantes.
Evaluando WATT-EffNet
Para ver qué tan bien funciona WATT-EffNet, se evalúa en comparación con modelos existentes usando un conjunto de datos de imágenes de desastres. Este conjunto de datos incluye varias clases de desastres, así como imágenes normales para comparación. Los resultados muestran que WATT-EffNet supera a varios modelos base en términos de precisión mientras requiere significativamente menos operaciones, lo que lo hace más eficiente.
El modelo se prueba usando diferentes configuraciones para encontrar los mejores ajustes de ancho y profundidad. Estas pruebas demuestran que una estructura más ancha con una profundidad relativamente menor puede llevar a un mejor rendimiento sin poner tensión en el sistema.
Métricas de rendimiento
El rendimiento de WATT-EffNet se mide usando varias métricas, centradas principalmente en la precisión y la eficiencia computacional. Los resultados muestran que WATT-EffNet logra un aumento notable en la precisión de clasificación en comparación con otros modelos, con una reducción impresionante en la cantidad de computación requerida.
Por ejemplo, WATT-EffNet puede lograr sus tareas de clasificación usando solo una fracción de los recursos computacionales en comparación con los modelos estándar. Esta eficiencia es crucial para los drones que operan en condiciones del mundo real donde el suministro de energía puede ser limitado.
Desafíos con la clasificación de imágenes
Cuando se entrena cualquier modelo de clasificación, a menudo surgen desafíos, especialmente en lo que respecta al desequilibrio de clases. En escenarios de desastre, puede haber muchas más imágenes de condiciones normales en comparación con imágenes de desastres reales. Este desequilibrio puede afectar la capacidad del modelo para aprender de manera efectiva.
Para combatir este problema, se emplean técnicas como el submuestreo para asegurar un conjunto de datos más equilibrado durante el proceso de entrenamiento. Esto ayuda al modelo a aprender mejor porque obtiene una visión más representativa de todas las clases.
Resultados y observaciones
Los resultados de las pruebas revelan un desempeño variado a través de diferentes clases de desastres. Algunas clases se predicen con alta precisión, mientras que otras enfrentan desafíos debido a características menos prominentes en las imágenes. Por ejemplo, las imágenes de condiciones normales podrían ser más difíciles de clasificar con precisión porque a menudo carecen de características definitorias que destacan en las imágenes de desastre.
El modelo muestra un rendimiento robusto al identificar incidentes de tráfico, logrando altas tasas de predicción. Sin embargo, tiene más dificultades con imágenes normales que pueden ser poco claras, lo que lleva a una menor precisión.
Direcciones futuras
WATT-EffNet muestra promesas, pero aún hay margen de mejora. El trabajo futuro puede involucrar probar el modelo en escenarios en tiempo real para ver cómo se desempeña en condiciones prácticas. También hay planes para explorar métodos avanzados como las Redes Generativas Antagónicas (GAN) para crear conjuntos de datos aumentados, lo que podría ayudar a mejorar aún más el rendimiento de clasificación.
Conclusión
El desarrollo de WATT-EffNet representa un paso importante en mejorar cómo los drones pueden ayudar en la gestión de desastres. Al enfocarse en crear un modelo ligero y eficiente que aproveche mecanismos de atención, WATT-EffNet ofrece una solución convincente para mejorar la clasificación de imágenes aéreas de desastres. A medida que la tecnología avanza, tales innovaciones jugarán un papel crucial en hacer que las operaciones de respuesta a desastres sean más efectivas y en salvar vidas.
Título: WATT-EffNet: A Lightweight and Accurate Model for Classifying Aerial Disaster Images
Resumen: Incorporating deep learning (DL) classification models into unmanned aerial vehicles (UAVs) can significantly augment search-and-rescue operations and disaster management efforts. In such critical situations, the UAV's ability to promptly comprehend the crisis and optimally utilize its limited power and processing resources to narrow down search areas is crucial. Therefore, developing an efficient and lightweight method for scene classification is of utmost importance. However, current approaches tend to prioritize accuracy on benchmark datasets at the expense of computational efficiency. To address this shortcoming, we introduce the Wider ATTENTION EfficientNet (WATT-EffNet), a novel method that achieves higher accuracy with a more lightweight architecture compared to the baseline EfficientNet. The WATT-EffNet leverages width-wise incremental feature modules and attention mechanisms over width-wise features to ensure the network structure remains lightweight. We evaluate our method on a UAV-based aerial disaster image classification dataset and demonstrate that it outperforms the baseline by up to 15 times in terms of classification accuracy and 38.3% in terms of computing efficiency as measured by Floating Point Operations per second (FLOPs). Additionally, we conduct an ablation study to investigate the effect of varying the width of WATT-EffNet on accuracy and computational efficiency. Our code is available at \url{https://github.com/TanmDL/WATT-EffNet}.
Autores: Gao Yu Lee, Tanmoy Dam, Md Meftahul Ferdaus, Daniel Puiu Poenar, Vu N. Duong
Última actualización: 2023-05-01 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.10811
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.10811
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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