이 연구에서는 가축, 특히 소에서 배출되는 메탄 가스를 감지하고 분할하기 위한 새로운 의미론적 분할 아키텍처인 Gasformer를 제안한다. Gasformer는 Mix Vision Transformer 인코더와 Light-Ham 디코더를 활용하여 다중 스케일 특징을 생성하고 분할 맵을 정제한다.
연구팀은 FLIR GF77 OGI 카메라를 사용하여 두 가지 새로운 데이터셋을 구축했다. 첫 번째 데이터셋인 MR 데이터셋은 메탄 가스 실린더와 유량 제어기를 사용하여 다양한 유량의 메탄 가스를 제어 방출하여 캡처한 것이다. 두 번째 데이터셋인 CR 데이터셋은 낙농장에서 직접 수집한 소 반추위 가스 샘플을 사용하여 캡처한 것이다.
실험 결과, Gasformer는 두 데이터셋 모두에서 다른 최신 분할 모델들을 능가하는 성능을 보였다. MR 데이터셋에서 Gasformer는 88.56%의 mIoU를 달성했고, CR 데이터셋에서는 88.56%의 mIoU를 달성했다. 특히 저유량 시나리오에서 Gasformer의 성능이 두드러졌다.
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by Toqi Tahamid... at arxiv.org 04-18-2024
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