![](/images/graphics-bg.png)
A Weakly Supervised Method for Mud Detection in Ores Based on Deep Active Learning
المؤلفون المشاركون
Li, Fangmin
Huang, Zhijian
Luan, Xidao
Cai, Zuowei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Automatically detecting mud in bauxite ores is important and valuable, with which we can improve productivity and reduce pollution.
However, distinguishing mud and ores in a real scene is challenging for their similarity in shape, color, and texture.
Moreover, training a deep learning model needs a large amount of exactly labeled samples, which is expensive and time consuming.
Aiming at the challenging problem, this paper proposed a novel weakly supervised method based on deep active learning (AL), named YOLO-AL.
The method uses the YOLO-v3 model as the basic detector, which is initialized with the pretrained weights on the MS COCO dataset.
Then, an AL framework-embedded YOLO-v3 model is constructed.
In the AL process, it iteratively fine-tunes the last few layers of the YOLO-v3 model with the most valuable samples, which is selected by a Less Confident (LC) strategy.
Experimental results show that the proposed method can effectively detect mud in ores.
More importantly, the proposed method can obviously reduce the labeled samples without decreasing the detection accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Zhijian& Li, Fangmin& Luan, Xidao& Cai, Zuowei. 2020. A Weakly Supervised Method for Mud Detection in Ores Based on Deep Active Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194452
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Zhijian…[et al.]. A Weakly Supervised Method for Mud Detection in Ores Based on Deep Active Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194452
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Zhijian& Li, Fangmin& Luan, Xidao& Cai, Zuowei. A Weakly Supervised Method for Mud Detection in Ores Based on Deep Active Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194452
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194452
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)