Analysis of Deep Learning Architectures and Efficacy of Detecting Forest Fires
Auteurs : Ryan Marinelli
Résumé : The aim of this research is to review the state of computer vision as applied to combatting forest fires. My motivation to research this topic comes from the urgency with which new participants and stakeholders require guidance in this field. One of these new stakeholder groups are practitioners of machine learning that lack domain expertise. Introducing these new entrants to domain specific datasets and methods is critical to supporting this aim as general computer vision datasets are insufficient to support specialized research initiatives. The overarching aim of the research is to introduce datasets and methods to make them more accessible to the community.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme compare le titre et le résumé de cet article à tous les articles de la même catégorie arXiv que nous avons résumés, et trouve les plus proches. Vous pouvez le relancer de temps en temps : les résultats s'améliorent à mesure que notre base grandit.