Deep neural network for traffic sign recognition systems: An analysis of spatial transformers and stochastic optimisation methods

This paper presents a Deep Learning approach for traffic sign recognition systems. Several classification experiments are conducted over publicly available traffic sign datasets from Germany and Belgium using a Deep Neural Network which comprises Convolutional layers and Spatial Transformer Networks. Such trials are built to measure the impact of diverse factors with the end goal of designing a Convolutional Neural Network that can improve the state-of-the-art of traffic sign classification task. First, different adaptive and non-adaptive stochastic gradient descent optimisation algorithms such as SGD, SGD-Nesterov, RMSprop and Adam are evaluated. Subsequently, multiple combinations of Spatial Transformer Networks placed at distinct positions within the main neural network are analysed. The recognition rate of the proposed Convolutional Neural Network reports an accuracy of 99.71% in the German Traffic Sign Recognition Benchmark, outperforming previous state-of-the-art methods and also being more efficient in terms of memory requirements.Ministerio de Economía y Competitividad TIN2017-82113-C2-1-RMinisterio de Economía y Competitividad TIN2013-46801-C4-1-

Kecelaruan personaliti antisosial di kalangan pelajar politeknik : satu kajian awal

Kajian ini adalah bertujuan untuk mengenalpasti kecelaruan personalis antisosial (KPA) yang berlaku di kalangan remaja atau muda-mudi terutama di Politeknik Malaysia yang mungkin mengakibatkan berlakunya masalah sosial di kalangan mereka. Kajian ini berbentuk kuantitatif. Sampel kajian telah dipilih di empat buah politeknik. Politeknik yang terlibat adalah politeknik zon selatan. Responden kajian ini terdiri daripada 340 orang pelajar pengambilan bam semester satu yang memasuki institusi berkenaan. Responden juga terdiri daripada pelajar peringkat sijil dan diploma daripada pelbagai pengkhususan. Instrumen yang digunakan adalah borang soal selidik. Data yang telah dikumpulkan dianalisis menggunakan Statistical Package for Social Science (SPSS). Statistik yang digunakan adalah statistik deskriptif. Dapatan kajian menunjukkan di antara 10 jenis kecelaruan, kecelaruan avoidant mencatatkan skor min tertinggi iaitu dengan skor min 3.24 (a = 1.055). Selain itu, pengkaji mendapati personaliti antisosial yang berlaku di kalangan pelajar politeknik adalah pada tahap yang sederhana iaitu skor min 2.35 (a =0.933). Hasil daripada kajian juga mendapati faktor sosial mencatatkan skor min tertinggi iaitu 2.07 (a = 0.851). Faktor keluarga pula hanya mencatatkan skor min 2.03 (g = 0.887). Pengkaji juga mendapati responden lebih gemar kepada konsep keagamaan berbanding konsep-konsep yang lain sekiranya mereka menghadapi masalah. Oleh itu diharapkan kajian ini dapat memberikan penjelasan sedikit sebanyak mengenai kecelaruan personaliti antisosial yang berlaku di kalangan pelajar politeknik di masa kini

Pembangunan kerangka transferable skills bagi perlaksanaan penyelidikan dalam kalangan pelajar pascasiswazah di Malaysia

Malaysia berhasrat menjadi negara maju dan berpendapatan tinggi maka keperluan sumber manusia profesional iaitu graduan pascasiswazah adalah semakin mendesak. Namun demikian, timbul isu tentang tekanan yang dihadapi pelajar dalam menjalankan penyelidikan, seperti putus asa, hilang minat, hilang keyakinan diri, tidak fokus, mengalami tekanan mental, ketandusan idea, tidak mencapai target yang diinginkan, hilang komitmen dan gagal dalam menamatkan pengajian. Terdapat keperluan terhadap peranan transferable skills untuk melakukan pelbagai aktiviti, untuk mencapai sasaran dan menyelesaikan masalah yang timbul sepanjang proses penyelidikan. Oleh itu, kajian ini dilaksanakan untuk membangunkan kerangka transferable skills bagi perlaksanaan penyelidikan dalam kalangan pelajar pascasiswazah di Malaysia. Dalam kajian ini, pengkaji menggunakan reka bentuk penerokaan bercampur berurutan yang melibatkan kajian kualitatif dan kajian kuantitatif. Peserta temu bual iaitu seramai 11 orang pakar dan peserta kajian Fuzzy Delphi iaitu 13 orang pakar, yang telah dipilih menggunakan kaedah persampelan bertujuan. Sampel bagi kajian tinjauan pula iaitu seramai 483 pelajar pascasiswazah dalam bidang sains sosial dan kemanusiaan di universiti awam yang terdapat di Malaysia, telah dipilih menggunakan kaedah pensampelan rawak berlapis mengikut kadar. Dapatan kajian ini menunjukkan bahawa terdapat enam domain transferable skills dan 22 elemen transferable skills. Kajian ini mendapati bahawa pelajar Sarjana dan Doktor Falsafah memberikan tahap persetujuan yang tinggi terhadap enam domain dan 22 elemen transferable skills. Hasil dapatan kajian ini menunjukkan bahawa tidak terdapat perbezaan kesesuaian domain dan elemen transferable skills untuk menjalankan proses penyelidikan berdasarkan pelajar Sarjana dan Doktor Falsafah (PhD). Kajian ini juga mendapati bahawa kerangka transferable skills yang dibangunkan adalah sah dan boleh dipercayai untuk menjadi panduan bagi perlaksanaan penyelidikan dalam kalangan pelajar pascasiswazah di Malaysia. Oleh yang demikian, pengkaji berharap kerangka transferable skills yang dibangunkan melalui kajian ini dapat menjadi panduan bagi pelajar pascasiswazah untuk mencapai target yang diinginkan dan dapat menyelesaikan penyelidikan sebagaimana tempoh yang ditetapkan sehingga berjaya menamatkan pengajian

Fast LIDAR-based Road Detection Using Fully Convolutional Neural Networks

In this work, a deep learning approach has been developed to carry out road detection using only LIDAR data. Starting from an unstructured point cloud, top-view images encoding several basic statistics such as mean elevation and density are generated. By considering a top-view representation, road detection is reduced to a single-scale problem that can be addressed with a simple and fast fully convolutional neural network (FCN). The FCN is specifically designed for the task of pixel-wise semantic segmentation by combining a large receptive field with high-resolution feature maps. The proposed system achieved excellent performance and it is among the top-performing algorithms on the KITTI road benchmark. Its fast inference makes it particularly suitable for real-time applications

ClusterNet: Detecting Small Objects in Large Scenes by Exploiting Spatio-Temporal Information

Object detection in wide area motion imagery (WAMI) has drawn the attention of the computer vision research community for a number of years. WAMI proposes a number of unique challenges including extremely small object sizes, both sparse and densely-packed objects, and extremely large search spaces (large video frames). Nearly all state-of-the-art methods in WAMI object detection report that appearance-based classifiers fail in this challenging data and instead rely almost entirely on motion information in the form of background subtraction or frame-differencing. In this work, we experimentally verify the failure of appearance-based classifiers in WAMI, such as Faster R-CNN and a heatmap-based fully convolutional neural network (CNN), and propose a novel two-stage spatio-temporal CNN which effectively and efficiently combines both appearance and motion information to significantly surpass the state-of-the-art in WAMI object detection. To reduce the large search space, the first stage (ClusterNet) takes in a set of extremely large video frames, combines the motion and appearance information within the convolutional architecture, and proposes regions of objects of interest (ROOBI). These ROOBI can contain from one to clusters of several hundred objects due to the large video frame size and varying object density in WAMI. The second stage (FoveaNet) then estimates the centroid location of all objects in that given ROOBI simultaneously via heatmap estimation. The proposed method exceeds state-of-the-art results on the WPAFB 2009 dataset by 5-16% for moving objects and nearly 50% for stopped objects, as well as being the first proposed method in wide area motion imagery to detect completely stationary objects.Comment: Main paper is 8 pages. Supplemental section contains a walk-through of our method (using a qualitative example) and qualitative results for WPAFB 2009 datase