I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  A p r il   20 26 ,   p p .   1 4 6 4 ~ 1 4 7 2   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 2 . p p 1 4 6 4 - 1 4 7 2           1464     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Explain a ble so cia l media  disa ster  i ma g e clas sifica tion usin g  a  lig htweight a tt en t io n - ba sed deep  le a rning  appro a ch       Ra s hm i K a ng o ka r  T a ra na t h ,   G ee t a   Chid a na nd a pp a   M a ra   S c h o o l   o f   C o m p u t i n g   a n d   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   R EV A   U n i v e r s i t y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   23 ,  2 0 2 5   R ev is ed   J an   10 ,  2 0 2 6   Acc ep ted   J an   25 ,  2 0 2 6       In   re c e n t   y e a rs,  t h e   ra p id   d isse m in a ti o n   o f   so c ial   m e d ia  c o n te n t  d u ri n g   n a tu ra l  a n d   m a n - m a d e   d isa ste rs  h a s  c re a ted   a   n e e d   f o r  a u t o m a ted   a n d   a c c u ra te  d isa ste r  im a g e   c las sifica ti o n   sy ste m s.  Th is  p a p e r   p ro p o se s  li g h twe i g h t   e x p lain a b le  a tt e n ti o n - b a se d   d isa ste r  n e tw o rk   ( LE A D - Ne t ),   a   d e e p   lea rn in g   (DL)  m o d e l  d e sig n e d   fo r  c las sify in g   d isa ste r - re late d   ima g e s  with   h ig h   a c c u ra c y   a n d   i n te rp re tab il it y .   Th e   sy ste m   i n teg ra tes   a n   Eff icie n tNe t - B0   b a c k b o n e   e n h a n c e d   with   sq u e e z e - a n d - e x c it a ti o n   ( S E)   a tt e n ti o n   m o d u les   a n d   a   li g h twe ig h t   n e u ra l  a rc h i tec tu re   se a rc h   (NA S - li te)  stra teg y   f o r  t u n in g   t h e   c las sifier  h e a d   a n d   train in g   h y p e rp a ra m e ters .   Th e   m o d e l  wa s  e v a l u a ted   o n   two   b e n c h m a rk   d a tas e ts  c o m p re h e n si v e   d isa ste r   d a tas e t  (CDD )  a n d   d a m a g e   m u lt imo d a l  d a tas e t  (DMD)  a c h iev i n g   9 6 %   a n d   8 7 %   a c c u ra c y ,   re sp e c ti v e ly ,   o u tp e rfo rm in g   se v e ra l  e sta b li sh e d   c o n v o l u ti o n a l   n e u ra l  n e two r k   ( CNN )   b a se li n e s.  To   e n su re   tran s p a re n c y ,   g ra d ien t - we ig h ted   c las s  a c ti v a ti o n   m a p p in g   ( G ra d - CAM )   wa s  e m p lo y e d   to   g e n e ra te  v isu a l   e x p lan a ti o n s  o f  t h e   m o d e l’s  d e c isio n s,  c o n firmi n g   i ts  fo c u s  o n   se m a n ti c a ll y   re lev a n t  ima g e   re g i o n s.   K ey w o r d s :   Atten tio n   m ec h an is m   C o m p u tatio n al - ef f icien c y   Dee p   lear n in g   Dis aster   im ag e  class if icatio n   E x p lain ab le  AI   R ea l - tim e  d ep lo y m en t   T r an s f er   lear n i n g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ash m i K an g o k ar   T ar a n ath   Sch o o l o f   C o m p u tin g   an d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   R E VA  Un iv er s ity   R u k m in i K n o wled g e  Par k ,   Ka ttig en ah alli,  B en g alu r u ,   Kar n a tak a   5 6 0 0 6 4 ,   I n d ia   E m ail: r ash m ik t1 9 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Natu r al  d is aster s   s u ch   as  ea r t h q u ak es,  f lo o d s ,   wild f ir es,  an d   h u r r ica n es  b r in g   d is tr ess in g   co s ts   f o r   h u m an   life ,   in f r astru ctu r e,   an d   th e  en v ir o n m e n t.  T h e  tr en d   o f   p ast  f ew  d ec ad es  s h o ws  th at   th e  f r eq u en c y   an d   in ten s ity   o f   n atu r al  d is aster s   h av e  in cr ea s ed   d u e   to   clim ate  c h an g e  a n d   u r b a n   e x p an s io n   [ 1 ] .   Du r in g   d is aster s ,   g ettin g   tim ely   an d   ac cu r ate  in f o r m atio n   b ec o m es  v er y   cr u cia l  f o r   tak in g   s tr ateg ies  f o r   an   e f f ec tiv e  em er g en cy   r esp o n s e,   r eso u r ce   allo ca tio n   an d   d am a g e  ass ess m en t  [ 2 ] .   Ho wev er ,   in   s u ch   s i tu atio n s ,   tr ad itio n al   co m m u n icatio n s   s y s tem s   o f te n   b ec o m e  o v er lo a d ed   o r   f ail,   s ev er ely   d elay in g   d is aster   r esp o n s e  o p e r atio n s   [ 3 ] .   I n   r ec en t  y ea r s ,   s o cial  m ed ia  ch an n els  s u ch   as  T witter ,   Face b o o k ,   a n d   I n s tag r am   h a v e  p r o v en   to   b e  u s ef u l   s o u r ce s   o f   r ea l - tim e   in f o r m at io n   d u r in g   d is aster s   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Peo p le  o f ten   s h a r e  b r ea k in g   n ews,  p h o to s ,   a n d   v id eo s   o f   d is aster - af f ec ted   a r ea s ,   wh ich   ca n   s er v e  as  d is a s ter   war n in g s ,   g r o u n d   r ef er en ce s ,   an d   ev i d en ce .   Am o n g   th ese,   p h o t o s   p r o v id e  r ich   v is u al  in f o r m atio n   th at  h elp s   ass es s   th e  s ev er ity   an d   ty p e  o f   d is aster s   [ 6 ] .   Ho wev er ,   m an u al  an aly s is   o f   p h o to s   is   tim e - co n s u m in g ,   a n d   it  is   n o t  f ea s ib le  to   an aly ze   t h o u s an d s   o f   p h o to s   d aily ,   wh ich   d ela y s   im m ed iate   r esp o n s e.   T o   ad d r ess   th is   ch al len g e,   r esear ch er s   h a v e  b eg u n   to   u s e  d ata - d r iv e n   an d   d ee p   lear n in g   ( DL )   m o d el s   th at  ca n   id en tify   ty p es  o f   d is aster   im ag es  an d   ac ce ler ate  d ec is io n   m ak in g   [ 7 ] .   Alth o u g h   th ese  m o d els  ar e  v er y   ef f ec tiv e,   b u t  s ev er al  ch allen g es  s till   r em ain   s u ch   as   d is aster   im ag es  o f ten   co n tain in g   c o m p lex   a n d   o v er l ap p in g   v is u al  in f o r m atio n ,   s u ch   th at  th e  s am e  im ag e  m ay   s h o w  m u ltip le  ty p es  o f   d is aster s   o r   ev en   lo o k   lik e   o th er   e v en ts ;  d atasets   ar e  im b alan ce d ;  an d   s o cial  n o is e  an d   u n lab eled   d ata  p o s e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E xp la in a b le  s o ci a l m ed ia   d is a s ter ima g e  cla s s ifica tio n   u s in g   a   lig h tw eig h t …   ( R a s h mi  K a n g o ka r   Ta r a n a th )   1465   p r o b lem s   f o r   m o d el  tr ain in g   [ 8 ] .   T h e r ef o r e ,   d ev elo p in g   a n   e f f ec tiv e  s o lu tio n   r e q u ir es a   r o b u s t f ea tu r e  lear n in g   s ch em e  an d   ev en t - awa r e  class if icatio n   s tr ateg ies  to   m ak e  co r r ec t  p r ed ictio n s   o n   n atu r al  d is aster   im ag es  f r o m   s o cial  m ed ia  p o s ts .   T h e  r ec e n t  r esear ch   h as  ex p lo r ed   d if f er en t   co n v o lu tio n al   n e u r al  n etwo r k s   ( C NNs)  ar ch ite ctu r es  [ 9 ]   tr an s f er   an d   h y b r id   lear n in g   te ch n iq u es  [ 1 0 ]   to   class if y   d is aster   im ag es.  Ah m ed   et  a l.   [ 1 1 ]   ad o p ted   f ed e r ated   lear n in g   ap p r o ac h   to   r ed u ce   d ep en d e n cy   o f   m an u al  a n n o t atio n   an d   waste  class if icatio n .   T h is   wo r k   s h o ws  th eir   m o d el  e n ab les  lo ca l  cli en ts   to   au to m atica lly   s elec t  in f o r m ativ e   u n lab ele d   d ata,   a n d   ac h iev e   3 % – 4 %   im p r o v em e n ts   in   ac cu r ac y   to   f u lly   lab eled   d atasets ,   b u t  it  m ay   f ac e  is s u es  wh en   s u b ject ed   to   h eter o g en e o u s   s o u r ce s .   Ma   et  a l.   [ 1 2 ]   ad d r e s s ed   th e  s ca le  v ar iatio n   p r o b lem   in   n atu r al  d is aster   im ag er y   b y   d ev elo p i n g   a   h y b r id   v is io n   tr a n s f o r m er   m o d el  b ased   o n   th e   jo in t  a p p r o ac h   o f   co n v o lu tio n   o p er atio n   with   tim e  s er ies  d o wn s am p lin g   m o d u le.   T h e   r e s u l t   a n a l y s is   s h o ws   b e n e f i t s   i n   p r e d i c t i o n   i m p r o v e m e n t   b u t   a t   c o s t   o f   h i g h e r   c o m p l e x i t y   t h a t  m a y   h i n d e r   r e a l - t i m e   d e p l o y m e n t .   S h et h   e t   a l .   [ 1 3 ]   in tr o d u ce d   an   en s em b le  m o d el  o f   I n ce p tio n V3   an d   a  cu s to m   C NN  to   class if y   d is aster   im ag es  with   ac cu r ac y   o f   9 2 . 7 9 %.  T h is   ap p r o ac h   lack s   n o v elty   an d   n o   s ig n if ican t  c o n tr ib u tio n   s h o wn .   C o o p en   an d   Pu d a r u th   [ 1 4 ]   d ev elo p e d   a  c u s to m   d ataset   co m b in in g   ex is tin g   d ataset  to   in cr ea s e  th e  d ata  d iv er s ity   a n d   class es,  wh ich   is   ev alu ated   with   p r e - tr ain e d   m o d els  lik e  Mo b ileNetV2 ,   V GG1 6 ,   an d   I n ce p tio n V3 .   T h eir   r esu lts   s h o wed   I n ce p tio n V3   an d   Mo b ileNetV2   ac h iev ed   9 6 . 8 6 %  ac cu r ac y   b u t  u n d er   s p ec if ic  tr ain in g   c o n d itio n s .   Mu s taf a  et  a l.   [ 1 5 ]   p r esen ted   a  DL   f r am ewo r k ,   wh er e  th ey   h av e   ex p lo r ed   d if f e r en t  ex p lain a b le  AI   m eth o d s   s u ch   as  g r ad ien t - weig h ted   class   ac tiv atio n   m ap p in g   ( Gr ad - C AM ) ,   Gr ad - C AM ++ ,   an d   l o ca l  in ter p r etab le  m o d el - ag n o s tic  ex p lan atio n s   ( LIME )   f o r   d is aster   im ag e  class if icatio n .   B a s h ir   et  a l.   [ 1 6 ]   in tr o d u ce d   a  d is aster   m o n ito r in g   s ch em e  th at  u s es   ae r ial  im ag es  an d   tr a n s m its   th em   to   a  b ase  s tatio n   wh er e   a  DL   m o d el  with   f ea tu r e  co n ca ten atio n   is   u s ed   to   class if y   d is as ter   ty p es.  Yash i  et  a l.   [ 1 7 ]   p r esen ted   a n   en s em b le  f r am ewo r k   b ased   o n   th e  c o m b in atio n   o f   eig h t   C NN  m o d els  f o r   f lo o d   class if icatio n   u s in g   Flo o d Net  d atasets ,   wh ich   s h o ws  tr ain in g   ac cu r ac y   o f   9 8 . 9 %  an d   test   ac cu r ac y   o f   9 7 . 4 %.  Ho w ev er ,   th ey   h av e  n o t  d is cu s s ed   th e  tim e  co m p lex ity   ass o ciate d   with   en s em b le   p r ed ictio n   f o r m   8   C NNs.  Sath ian ar ay an a n   et  a l.   [ 1 8 ]   a d d r e s s ed   th e  lack   o f   g eo l o ca tio n   d ata  in   s o cial  m ed ia   im ag es  f o r   d is aster   r esp o n s e  b y   s u g g esti n g   a  p h o n e - n u m b er - b ased   lo ca tio n   ex tr ac ti o n   f r am ewo r k .   T h e   au th o r s   h av e  u s ed   R etin aNe t CNN  m o d el  th at  d etec ts   d ig its ,   an d   u s ed   Go o g le  Ma p s   API   to   r etr iev e   lo ca tio n s ,   an d   th e  o u tco m e  s h o ws  an   av er ag e  p r ec is io n   o f   8 2 %.  T h o u g h   th e  au th o r s   h av e  p r esen ted   in n o v ativ e  a p p r o ac h   b u t  m ay   lim ited   b y   th e   ass u m p tio n   th at  p h o n e  n u m b er s   a r e  alwa y s   v is ib le  an d   r ea d ab l e  in   d is aster   im ag es.  Van E x el  et  a l.   [ 1 9 ]   in t r o d u c ed   a  DL   a p p r o ac h   f o r   d etec t in g   f lo o d in g   an d   d eser tific ati o n   f r o m   u n m a n n ed   ae r ial  v eh icle  ( UAV )   a n d   s atellite  im ag er y   u s in g   a  cli m ate  ch an g e   d ataset,   wh er e   Den s eNe t2 0 1   an d   R esNet5 0   ac h iev ed   ac cu r ac ies   o f   9 9 . 3 7 % a n d   9 9 . 2 1 %,  r esp e ctiv ely .   T h e  wo r k   o f   Du b ey   an d   Kata r y a  [ 2 0 ]   d esig n e d   a  h y b r id   f l o o d   d etec tio n   m o d el  b ased   o n   th e  jo in t   ap p r o ac h   o f   tr an s f o r m er   an d   a d ap tiv e  f ir ef ly   alg o r ith m   f o r   f ea tu r e  o p tim izatio n   an d   ac h iev ed   an   ac cu r ac y   o f   9 7 . 8 5 %   o v e r   b e n ch m a r k s .   T h is   wo r k   d o es  n o t  d is cu s s   m u ch   ab o u t  t h e  ev o lu tio n a r y   p ar a m eter s   tu n in g   as  it   m ay   in cr ea s e  tr ain in g   an d   i n f e r en ce   o v e r h ea d .   W en   et  a l.   [ 2 1 ]   s u g g ested   im p r o v e m en t  o v er   R esNet - 5 0   C NN   ar ch itectu r e  to   class if y   s ev en   ty p es  o f   n atu r al  d is aster s   o n   co m p lex   d ataset   an d   o n ly   ac h iev ed   8 7 %  ac cu r ac y .   T h is   s h o ws  ad d r ess ed   g r ad i en t  v an is h in g   is s u es,  an d   i m p r o v e d   tr ai n in g   s tab ilit y   b u t  lef t  a   s co p e  f o r   im p r o v em e n t  o n   class if icatio n   ac cu r ac y   an d   m o d el  s en s itiv ity .   Sh ao   an d   Xu   [ 2 2 ]   in tr o d u ce d   a  m u ltimo d al   d is aster   r ec o g n itio n   m o d el  b ased   o n   p r e - tr ain ed   lan g u ag e   m o d els  with   v is u al  b ac k b o n es  b y   in teg r atin g   q u esti o n - an s wer in g   a p p r o ac h .   T h ey   co m b in ed   m o d alities   an d   th e  Ma m b a  m e ch an is m ,   an d   o b tain e d   an   ac cu r ac y   o f   9 7 . 8 2 %   ag ain s t   C NNs  an d   v is io n   tr a n s f o r m er s .   Ho wev er ,   it  m ay   lack   s ca lab i lity   an d   ass o ciate d   with   lar g e  co m p u tatio n al  co s t s   d u e  to   th e  n atu r e  o f   m o d el  im p lem en tatio n .   T h e  s tu d y   o f   W an g   et  a l.   [ 2 3 ]   p r esen ted   a   m u lti - s tag e  DL   ar ch itectu r e  b ased   o n   th e   in teg r atio n   o f   U2 Net  m o d el   an d   s win   tr an s f o r m er   f o r   d am ag e  ass ess m en t  f r o m   s ate llit e  im ag es.  T h eir   m o d el   s h o wed   s ig n if ican t  p er f o r m an ce   i m p r o v e m en ts   o v er   ex is tin g   m eth o d s   o n   th e  x B D   d ataset.   Ho wev er ,   it  h as  h i g h er   d ep e n d en cies  o n   ac cu r ate  d is aster - ty p e  in p u t   an d   p r e - d is aster   s eg m en tatio n   p er f o r m an ce ,   wh ic h   m ay   li m it  its   ad ap tiv en ess   to   co m p l ex   im ag es  o b tain e d   f r o m   s o cial  m ed ia  p o s ts .   Alth o u g h   m a n y   s ch em es   h av e   b ee n   p r esen ted   in   th e  liter atu r e,   b u t  m o s t  o f   th em   p r io r itized   ac cu r ac y   an d   n e g lect  co m p u tatio n al  ef f icien cy .   Als o ,   m an y   wo r k s   lack   n o v elty   as  th er e  a r e  s im ilar   wo r k s   b y   d if f e r en t   r esear ch er s   with   s lig h t  ch an g es  in   th e  ad o p tio n   o f   s tan d ar d   C NNs,  an d   en s em b le  m eth o d s   wh ich   in cr ea s es  co m p lex ity ,   tr ain in g   tim e,   an d   in f er en ce   co s t.  Mo s t  DL   m o d els  o p er ate  as  b lack   b o x es,  with   lim ited   f o cu s   o n   in ter p r etab ilit y ,   th at  m a k es it d if f icu lt f o r   f ir s t r esp o n d er s   to   u n d er s tan d   an d   t r u s t th e  s y s tem ’ s   p r ed ictio n s .   T h is   p ap er   i n tr o d u ce s   lig h tweig h t  ex p lain a b le  atten tio n - b ased   d is aster   n etwo r k   ( L E AD - Net )   a  DL   ar ch itectu r e  d esig n e d   f o r   ef f i cien t,  in ter p r eta b le,   an d   h ig h - ac cu r ac y   d is aster   im ag e  cla s s if icatio n .   Un lik e   ex is tin g   ap p r o ac h es  th at  ad o p t ed   s tan d ar d   b u t  co m p le x   C NN s ,   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  in teg r ates  a  m o d if ied   atten tio n   b lo ck   with   d u al  p o o lin g ,   d y n am ic  r ed u ctio n ,   an d   Swis h   ac tiv atio n   to   en h an ce   f e atu r e  lear n in g .   T h e   m o d el  also   p r o v id es  v is u al  e x p lan atio n s   v ia   Gr ad - C AM ,   to   en s u r e  tr an s p a r en cy   in   h ig h - s tak es  d ec is io n s .   T h e   m o d el  is   ex ten s iv ely   v alid ated   o n   two   d iv er s if ied   r ea l - wo r ld   d is aster   d atasets   to   p r o v e  r o b u s tn ess   an d   g en er aliza b ilit y ,   s o m eth in g   o f ten   m is s in g   in   p r io r   wo r k .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 26 :   1 4 6 4 - 1 4 7 2   1466   2.   M E T H O D   T h e  p r im e  aim   o f   th e  p r o p o s ed   wo r k   is   to   d e v elo p   a  r o b u s t  im ag e  class if icatio n   m o d el  th at  ca n   ac cu r ately   id en tify   d is aster   ev en ts   f r o m   s o cial  m ed ia  im ag e s ,   wh ich   ar e  o f ten   v is u ally   co m p lex   an d   c o n tain s   am b ig u o u s   n atu r e  o f   d is aster   s ce n es  wh er e  a  s in g le  im ag e  m ay   illu s tr ate  m u ltip le  o v e r la p p in g   p h en o m en a.   T h is   p ap er   in tr o d u ce s   L E AD - Net  to   ef f ec tiv ely   lear n   d ee p   v is u al  p atter n s ,   g en e r a lize  ac r o s s   d is as ter   ca teg o r ies,  an d   p r o v id e  in ter p r etab le  p r ed ictio n s .   T h e  s y s tem   d esig n   an d   m eth o d o lo g y   wo r k f lo w  o f   th e   p r o p o s ed   L E AD - Net  is   illu s tr ated   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   S y s tem   d esig n   an d   m eth o d o l o g y   wo r k f lo w  o f   L E AD - Net       T h e  in p u t  c o n s id er ed   in   th e  p r o p o s ed   s y s tem   ar e   th e  n atu r al  d is aster   im ag e  f r o m   th e   s o cial  m ed ia  p o s ts   o b tain ed   f r o m   th e  co m p r eh en s iv e  d is aster   d ataset  ( C DD)   [ 2 4 ]   an d   d am ag e   m u ltim o d al  d ataset  ( DM D)   o b tain ed   f r o m   ME DI C   b en c h m ar k   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   T h e  C DD  d ataset  co n s is ts   o f   to tal  1 3 5 6 5   im a g e  s am p les   d is tr ib u ted   ac r o s s   1 2   class es,  wh er ea s   DM D  h as  to tal  5 8 7 8   im ag es  s am p les  with in   6   cla s s es.  B o th   d ataset s   co n s is t  o f   v is u al  s ce n es  o f   n a tu r al  d is aster   ev en ts   wh ich   is   n o t  o n ly   co n tain s   v is u ally   a m b ig u o u s   n atu r e  o f   d is aster   s ce n es  b u t  also   s u b j ec ted   to   m u lti - f ac eted   c o n ten t.  T h e  f ir s t  co m p u tin g   m o d u le  o f   th e   p r o p o s ed   s y s tem   is   th e  p r e p r o ce s s in g   wh ich   p er f o r m s   im ag e   r esizin g   ( 2 2 4 × 2 2 4   p ix els)  an d   d at a  n o r m aliza tio n   to   s tan d ar d ize  p ix el  v alu es  to   m atch   th e  in p u t  r e q u ir em e n t  o f   th e  L E AD - Net  DL   m o d el .   T h e  d atasets   with   p r ep r o ce s s ed   im ag es  ar e   th en   s u b jecte d   to   tr ai n - test   s p lit  o p er atio n   wh er e   th r ee   d if f e r en t  s u b - s ets  ar e  cr ea te d   s u ch   as  tr ain - s et  ( 8 0 %),   v alid atio n - s et  ( 1 0 %),   a n d   test - s et  ( 1 0 %).   I n   o r d er   to   p r o v id e  b etter   lear n i n g   ex p er ien ce   to   L E AD - Net  m o d el,   th e  d iv er s ity   o f   tr ain - s et  is   en r ich ed   v ia  d ata  au g m en tatio n   s tr ateg ies  s u ch   as  h o r izo n tal  a n d   v er tical  f lip p in g ,   zo o m i n g ,   r o tatin g   an d   r an d o m   b r ig h tn ess   v ar iatio n .   T h e   d ata  au g m en tatio n   is   n o t a p p lied   to   v alid atio n   an d   test   s ets to   av o id   an y   d ata  leak ag e  an d   m o d el  b iasn ess .   T h e  n ex t  co m p u tin g   m o d u le  o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem   is   L E AD - Net  m o d el,   wh ich   is   b a s ed   o n   th e  in teg r atio n   o f   DL   m o d el  i.e . ,   E f f icien tNet - B 0   C NN  with   tr an s f er   lear n in g   ap p r o ac h   [ 2 7 ]   a n d   atten tio n   m ec h an is m .   T h e   E f f icien tNet - B 0   C NN  is   a  lig h tweig h t  an d   r o b u s t  C NN  ar ch itectu r e  a n d   in   th e  p r o p o s ed   s y s tem   it  is   im p lem en ted   as  a  f ea tu r e  e x tr ac to r   m o d u le  with o u t  u s in g   its   o r i g in al  t o p   class if ier   lay er .     Af ter   ex tr ac tin g   f ea tu r es  with   E f f icien tNet - B 0 ,   a  cu s to m   class if ier   h ea d   i s   d ev elo p ed   wh ich   in clu d es  in teg r atio n   o f   atten tio n   lay e r ,   g lo b al  av e r ag e  p o o lin g   ( G AP)   lay er   an d   d en s e  lay er   f o r   th e  m u lti - class   class if icatio n   lay er .   T h e  atten tio n   lay er   u s ed   in   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el  is   a  m o d if ied   v er s io n   o f   t h e   s q u ee ze - an d - e x citatio n   ( SE)   a tten tio n   b lo ck   to   r e f in e  th e  c h an n el - wis e  f ea tu r e  m a p s ,   wh ic h   en ab les  m o d el  to   em p h asize  d is aster - r elev an t   f e atu r es  an d   ig n o r e  ir r elev an t  o n es.  I n   th e  m o d if ied   v er s io n   o f   SE  atten tio n ,   th e  s tu d y   h as  in tr o d u ce d   d u al - p o o lin g   in   th e   s q u ee ze   p h ase,   a  d ee p er   ex citatio n   n etwo r k ,   Swis h   ac tiv atio n ,   an d   a   d y n am ically   d eter m in e d   r ed u ctio n   r atio .   T h e  atten tio n   lay e r   co n s id er s   th e   f ea tu r e   m ap   ∈ ℝ × × ,   wh er e     H  an d   W   r ep r esen t   th e  d im en s io n   o f   th e  f ea tu r e  m ap   o b tain ed   f r o m   c o n v o lu tio n al  lay e r s   o f   E f f icien tNet - B 0   an d   C   p r esen ts   th e   n u m b er   o f   f ea tu r e  ch a n n el  o r   d ep th .   Af ter war d s ,   two   g l o b al  d escr ip t o r s   ar e  co m p u ted   v i a   GAP  an d   g lo b al  m a x   p o o lin g   ( GM P)  as in   ( 1 )   an d   th e  f i n al  s q u ee ze d   v ec to r   is   o b tain e d   b y   co n ca ten atin g   b o th   d escr ip to r s   as g iv en   in   ( 2 ) .     = 1 × ∑ ∑ F ( , ) = 1 = 1 ,   = ma x , F ( , )   ( 1 )     = [ ;  ] ∈ ℝ 2   ( 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E xp la in a b le  s o ci a l m ed ia   d is a s ter ima g e  cla s s ifica tio n   u s in g   a   lig h tw eig h t …   ( R a s h mi  K a n g o ka r   Ta r a n a th )   1467   Af ter   ex tr ac tin g   a  co m p ac t  ch an n el  d escr ip to r   v ec to r     f r o m   th e  ab o v e  s q u ee z  s tep ,   th e  n ex t   ex citatio n   o p er atio n   tr an s f o r m s     to   p r o d u ce   ch a n n el - wis e  atten tio n   weig h ts   f o llo wed   b y   d ee p   f ee d f o r war d   with   Swis h   ac tiv atio n   an d   d y n am ic  r ed u ctio n   s tr ateg y   as  in   ( 3 )   with   k   co n s tan t  a n d   t h e  f in al  ex citatio n   v ec t o r   is   co m p u ted   as e x p r ess ed   in   ( 4 ) .     =  ( 1 , ⌊ ⌋ )   ( 3 )     = ( W 3 × ( W 2 × ( 1 × ) ) )   ( 4 )     W h er e    is   weig h t  m atr ices  wh er e  1 ∈ ℝ × 2   is   weig h t  o f   th e  f i r s t  lay er   wh ich   r ed u ce s   th e  d im en s o n a lity ,   2 ∈ ℝ ×   is   th e  weig h ts   o f   th e  s ec o n d   lay er   th at  m ain tain s   th e  s am e  s ize ,   an d   3 ∈ ℝ ×   d en o t e s   th ir d   lay er   weig h t  wh ich   ex p a n d s   b ac k   to   th e  o r i g in al  n u m b er   o f   ch an n els.  Her e  = / ,   wh ich   r e p r esen ts   th e   n u m b er   o f   u n its   in   ea ch   h id d e n   lay er s   an d     is   a   s ig m o id   f u n ctio n   th at  s ca les   v alu es b etwe e n   0   an d   1 .   Fin ally ,   th e  o u tp u t  atten tio n   is   ap p lie d   ch an n el - wis e  to   th e  o r ig in al  f e atu r e  m ap   as  g i v en   in   ( 5 ) ,   h el p s   th e  m o d el  f o cu s   o n   d is aster - s p ec if ic  f ea tu r es w h ile  s u p p r ess in g   n o is y   o r   ir r el ev an t a ctiv atio n s .     ′ = ×       ∀   ∈   { 1 , 2 , ⋯ , }   ( 5 )     T o   f u r th er   o p tim ize  m o d el  p e r f o r m an ce ,   a  lig h tweig h t  n eu r a l  ar ch itectu r e  s ea r ch   ( NAS - lite)   s tr ateg y   is   u s ed   to   f in e - tu n e  th e  class if ier   h ea d   an d   tr ain in g   h y p er p ar am eter s   p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el.   A  NAS  r ef er s   to   a  tech n iq u e  o f   au to m atica lly   s ea r ch in g   f o r   an   o p tim al  n eu r al  n etwo r k   ar ch itectu r e  f o r   a  g iv en   task   b y   ex p lo r in g   a  lar g e  s ea r ch   s p ac e   o f   p o s s ib le  ar ch itectu r al  co n f i g u r atio n s   an d   tr ain in g   h y p e r p ar am eter s .   Fig u r e  2   illu s tr ates  th e  wo r k f lo w  o f   p r o p o s ed   NAS  d r iv e n   ef f icien t  class if icatio n   m o d el  s etu p   with   aim   o f   ac h iev in g   ef f icien cy   in   tr ai n in g   p er f o r m an ce .   T h e  p r o p o s ed   s tu d y   co n s id er s   a  lar g e   s ea r ch   s p ac e  o f   tr ain i n g   h y p er p ar am eter s   as  d em o n s tr ated   o n   th e  lef t  s id e  o f   Fig u r e  2 ,   w h ich   in clu d es  v ar io u s   d en s e  lay er   co n f ig u r atio n s ,   d r o p o u t  r at es,  o p tim izer s ,   an d   lear n in g   r ates,  with o u t  th e   o v er h ea d   o f   ex h au s tiv e  g r id - b as ed   ev al u atio n .   T h e   s ea r ch   p r o ce s s   will  co n tin u e  an d   iter ativ ely   e v alu ates  s am p led   ar ch itectu r es  an d   u p d ate  t h e  s tr ateg y   u n til  th e  co n v er g e n ce   cr iter ia  is   m ee t.  T h e  f in al  s elec ted   ar ch itectu r e  in clu d es  an   o p tim al  p ar am e ter   as  s h o wn   o n   r ig h t  h an d   s i d e  o f   Fig u r e  2   with   f ix ed   ch o ice  o f   b atch   n o r m ali za tio n   an d   GAP  to   en h an ce   c o n v er g en ce   s tab ilit y   an d   f ea t u r e  s u m m ar izatio n .   Ad d itio n ally ,   a   b atch   s ize  o f   1 6   was  u s ed   d u r in g   m o d el   tr ain in g   t o   p r ev en t   m em o r y   o v er h ea d ,   an d   class   weig h tin g   was  ap p lied   to   ad d r ess   th e  im b alan ce   p r esen t  in   th e  d ataset.   T h e  m o d el  is   tr ain ed   f o r   3 0   ep o c h s   o n   th e  p r ep a r ed   d ataset.   Af ter   tr ai n in g ,   th e   m o d el  is   ev alu ate d   u s in g   b o th   q u an titativ e  an d   q u a litativ e  m eth o d s .           Fig u r e  2 .   NAS  wo r k f lo w  f o r   E f f icien tNetB 0   o p tim izatio n       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e  ex p er im en tal  o u tc o m es  o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el,   an d   v alid ates  its   p er f o r m an ce   with   two   b en c h m ar k ed   p u b licly   a v ailab le  d a tasets   n am ely   C DD  an d   DM D .   T h e  d ev el o p m en t   an d   p er f o r m a n ce   ass ess m en t  o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  is   ca r r ied   o u t  u s in g   p y t h o n   wit h   GPU  s u p p o r t  o n   win d o ws  1 1   6 4 - b it  m ac h in e.   T h e  v alid atio n   o f   m o d el   is   d o n e  co n s id er in g   class i f icatio n   ac cu r ac y ,   co m p u tatio n al  ef f icien c y ,   m o d el  in ter p r etab ilit y ,   an d   co m p a r is o n   with   b aselin e  ap p r o ac h es.  Fig u r e  3   p r o v id es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 26 :   1 4 6 4 - 1 4 7 2   1468   a  co m p ar ativ e  v is u aliza tio n   o f   th e  tr ain in g   an d   v alid atio n   lo s s   cu r v es  f o r   th e  L E AD - Net  m o d el  o n   b o th   C DD  an d   DM D  d ataset .   T h e  lo s s   cu r v e  illu s tr ates  th e  m o d el ’ s   lear n in g   d y n am ics  o v er   3 0   tr ain in g   ep o c h s ,   th at   s h o ws  th e  m o d el  is   o p tim izin g   b y   m in im izin g   er r o r   d u r in g   its   tr ain in g   p h ase.   B ase  o n   th e  an aly s is   o f   th e   Fig u r e  3 ( a) ,   it   ca n   b e  s ee n   th at  th e  lo s s   cu r v e  o f   t h e  m o d el   o n   th e  C DD  ex h ib its   a  s tab le   tr en d   th at  s u g g est  ef f ec tiv e  co n v e r g en ce   with   g o o d   g en e r aliza tio n   o n   th e  v ali d atio n   s et.   On   th e  o th er   h an d ,   Fig u r e  3 ( b )   s h o ws   s lig h t  d iv er g en ce   b etwe en   t h e  v alid atio n   an d   tr ain i n g   lo s s es  o n   DM D  d ataset,   wh ich   m ay   b e  d u e  t o   th e  s m aller   d ata  s am p les  an d   clas s   im b alan ce   is s u es  a s s o ciate d   with   DM D.   Ho wev er ,   b o th   cu r v es  p latea u   b y   th e   f in al  ep o ch s ,   t h at  d em o n s tr ates stab le  co n v er g en ce   ac h iev ed   b y   th e  L E AD - Net  m o d el.   Fig u r e  4   illu s tr ates  th e  co n f u s i o n   m atr ices  o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el  o n   th e  C DD  an d   DM D  d atasets ,   r esp ec tiv ely .   T h e  co n f u s io n   m atr ix   in   Fig u r e  4 ( a)   p r o v id e s   class - wis e  p r ed ictio n   p er f o r m a n ce   o f   th e   p r o p o s ed   m o d el  to   th e  C DD  d ataset.   I t  ca n   b e  s ee n   th at  th e  m o d el  h as  ac h iev ed   h ig h   tr u e  p o s itiv e  co u n ts   f o r   m u ltip le  class es  s u ch   as  n o n _ d am ag e_ b u ild in g s _ s tr ee t,  n o n _ d am ag e _ wild life _ f o r est,  a n d   n o n _ d am ag e _ s ea ,   d em o n s tr atin g   th e  m o d el’ s   ab ilit y   to   d is tin g u is h   d is aste r   ty p es  f r o m   s im ilar   v is u al   co n tex ts .   On   th e     DM D  d ataset   in   Fig u r e  4 ( b ) ,   th e  co n f u s io n   m atr ix   s h o ws  r e lativ ely   s tr o n g   p er f o r m an ce   f o r   th e  n o n _ d am ag e   an d   d am ag ed _ in f r astru ct u r e  class es,  b o th   o f   wh ich   h av e  h ig h   tr u e   p o s itiv e  r ates  ( T PR ) .   Ho wev er ,     m o r e  co n f u s io n   is   o b s er v ed   am o n g   v is u ally   s im ilar   class e s   s u ch   as  d am ag ed _ n atu r e,   f ir e s ,   an d   f lo o d ,   lik el y   d u e  to   o v er lap p i n g   f ea tu r es  in   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s   a n d   d u e   to   lack   o f   lar g e   d ata  s am p les  i n   DM D.   Ho wev e r ,   L E AD - Net  m ain tain s   a  h ig h   lev el  o f   ac cu r ac y   ac r o s s   m o s t  ca teg o r ies,  with   p ar ticu lar ly   s tr o n g   g e n er aliza tio n   in   id en tify in g   n o n _ d am ag e   c o n ten t,  wh ich   is   cr itical  f o r   f ilter in g   ir r elev a n t  d ata  i n   e m er g en cy   r esp o n s e   p ip elin es.  T ab le   1   p r o v id es   q u an titativ e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  o n   C DD  d ataset  co n s id er in g   p r ec is io n ,   r ec all ,   an d   F1 - s co r e .           (a )   (b )     Fig u r e  3 .   T r ain in g   a n d   v alid atio n   lo s s   cu r v es o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el  o n   ( a)   C D D  d ataset  an d     ( b )   DM D  d atasets           ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   T h e  co n f u s io n   m atr ix   o f   th e   p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el  o n   ( a)   C DD  d atasets   an d   ( b )   DM D  d atasets       T h e  q u a n tifie d   o u tc o m e  d e m o n s tr ated   in   T ab le  1   r ev ea ls   th at  th e  m o d el  h as  ac h iev ed   an   o v er all   class if icatio n   ac cu r ac y   with   9 6 %,  th at   in d icate s   s tr o n g   p e r f o r m a n ce   ac r o s s   all  th e   1 2   c lass es.  I n   ter m s   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E xp la in a b le  s o ci a l m ed ia   d is a s ter ima g e  cla s s ifica tio n   u s in g   a   lig h tw eig h t …   ( R a s h mi  K a n g o ka r   Ta r a n a th )   1469   p r ec is io n   an d   r ec all,   a  co n s id er ab le  p er f o r m a n ce   is   s h o wn   b y   th e  m o d el  f o r   all  m o s t   ev er y   class   ex ce p t  ea r th q u ak e  d u e  to   v er y   less   in s tan ce s   in   th e  tes t  d ataset.   T h e   class   h u m an _ d am ag e  ac h iev e d   F1 - s co r e  o f   0 . 9 4 ,   an d   wate r _ d is aster   an d   wild _ f ir e  b o t h   ex ce e d ed   0 . 9 3 ,   th e r e b y   s h o win g   s tr o n g   class if icatio n   ca p a b ilit y   ev e n   f o r   d is aster   ca teg o r ies.  Ov er al l  o u tco m e   d em o n s tr ate  th at  L E AD - Net  p er f o r m s   r eliab ly   a cr o s s   m o s t  d is aster   class es in   C DD  d ataset,   with   e x ce p tio n al  s tr en g t h   in   h i g h - s u p p o r t c ateg o r ies an d   n o n - d am ag e  d etec tio n .   T ab le  2   p r esen ts   q u an tifie d   o u tco m e  o f   th e  p r o p o s ed   m o d el   o n   DM D  d ataset  wh ich   is   co n s id er ed   to   b e  m o r e  ch allen g in g   d u e  s m a ller   s am p le  s ize,   clas s   im b alan ce ,   an d   g r ea ter   v is u al  am b ig u ity   am o n g   class es.   T h e  an aly s is   o f   th e  n u m er ical   o u tco m e  in   T ab le  2   s h o ws  th at  o n   DM D  d ataset  th e  m o d el  h as  ac h iev ed   an   o v er all  ac cu r ac y   o f   8 7 %,  with   s tr o n g   p er f o r m an ce   p a r ticu lar ly   in   th e  n o n _ d a m ag e  ( F1 - s co r e:  0 . 9 4 ) ,   h u m an _ d am ag e   ( F1 - s co r e:  0 . 8 7 ) ,   a n d   f ir es  ( F1 - s co r e:  0 . 8 6 )   class es,  ex ce p t  d am ag e d _ n atu r e  class   with     F1 - s co r e  0 . 6 5 ,   s u g g ests   th e  m o d el  f ac ed   d if f icu lty   d is tin g u i s h in g   it  f r o m   o th e r   d am ag e - r e lated   class es,  lik ely   d u e  to   o v er lap p in g   v is u al  c h a r ac ter is tics   in   d is aster   im ag er y .   T h is   lev el  o f   p er f o r m an ce   i s   n o tewo r th y   g iv en   th e  n atu r e  o f   th e   d ataset.   I n   t h e  ex is tin g   liter atu r e,   m o d els  tr ain ed   o n   im a g e - o n ly   d is aster   d atasets   ty p ically   r ep o r t  class if icatio n   ac cu r ac i es  b elo w  9 0 %.  Acc u r ac y   lev els  ab o v e  9 0 %  ar e  u s u ally   a ch iev ed   o n ly   wh en   tex tu al  m etad ata  ( e. g . ,   twee ts   o r   ca p tio n s )   is   co m b in ed   with   im ag es  in   a  m u ltimo d al  s etu p .   T h er ef o r e,   ac h iev in g   8 7 %  ac cu r ac y   u s in g   im ag e  d ata  alo n e  h ig h lig h ts   th e  r o b u s tn ess   o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el,   ev en   u n d er   d ata  co n s tr ain ts   an d   r ea l - wo r ld   v ar iab ilit y ,   wh ich   is   f u r th er   ev id en t  b y   r ec eiv er   o p er atin g   ch ar ac ter is tic  ( R OC )   cu r v e  in   Fig u r e  5 .       T ab le  1 .   C lass if icatio n   r ep o r t  o n   C DD  d ataset   C l a s s   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1 - s c o r e   S u p p o r t   d r o u g h t   1 . 0 0   0 . 9 5   0 . 9 8   21   e a r t h q u a k e   0 . 1   0 . 1   0 . 1   4   h u m a n _ d a m a g e   0 . 8 9   1 . 0 0   0 . 9 4   24   i n f r a s t r u c t u r e   0 . 9 3   0 . 9 0   0 . 9 1   1 4 3   l a n d _ sl i d e   0 . 6 4   0 . 7 8   0 . 7 1   46   n o n _ d a ma g e _ b u i l d i n g s_ st r e e t   1 . 0 0   0 . 9 9   0 . 9 9   4 5 8   n o n _ d a ma g e _ h u m a n   1 . 0 0   0 . 8 3   0 . 9 1   12   n o n _ d a ma g e _ se a   0 . 9 8   0 . 9 9   0 . 9 9   2 2 9   n o n _ d a ma g e _ w i l d l i f e _ f o r e s t   1 . 0 0   1 . 0 0   1 . 0 0   2 2 8   u r b a n _ f i r e   0 . 8 5   0 . 7 7   0 . 8 0   43   w a t e r _ d i sas t e r   0 . 9 4   0 . 9 2   0 . 9 3   1 0 4   w i l d _ f i r e   0 . 9 1   0 . 9 4   0 . 9 3   53     O v e r a l l   t e s t   a c c u r a c y   = 9 6 %   1 , 3 6 5       T ab le  2 .   C lass if icatio n   r ep o r t  o n   DM D  d ataset   C l a s s   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1 - s c o r e   S u p p o r t   d a m a g e d _ i n f r a s t r u c t u r e   0 . 8 4   0 . 8 6   0 . 8 5   2 1 3   d a m a g e d _ n a t u r e   0 . 6 8   0 . 6 3   0 . 6 5   78   f i r e s   0 . 8 7   0 . 8 5   0 . 8 6   53   f l o o d   0 . 7 6   0 . 7 6   0 . 7 6   58   h u m a n _ d a m a g e   0 . 9 1   0 . 8 3   0 . 8 7   36   n o n _ d a ma g e   0 . 9 3   0 . 9 4   0 . 9 4   4 4 6     O v e r a l l   t e s t   a c c u r a c y   = 8 7 %   8 8 4       T h e  R OC   cu r v es  ar e   b asica lly   a  th r esh o ld - in d ep e n d en t  ass ess m en t  m etr ic  th at  p lo ts   th e  T P R   ag ain s t   th e  f alse  p o s itiv e  r ate  ( FP R )   at  v ar io u s   class if icatio n   th r esh o ld s .   I t  o f f e r s   a  m o r e  c o m p let e  v iew  o f   a  m o d el’ s   ab ilit y   to   d is tin g u is h   b etwe en   class es  th an   a  s in g le - p o i n t  m e tr ic  lik e  ac cu r ac y   o r   F1 - s co r e.   As  it  ca n   b e  s ee n   th at  th e  p r o p o s ed   m o d el  d em o n s tr ated   d is cr im in ativ e  ca p a city   o f   its   p r ed ictio n   b y   ac h ie v in g   ar ea   u n d er   th e   cu r v e  ( AUC)  s co r es a b o v e  0 . 9 7   f o r   m o s t o f   th e   class es o n   th e  b o th   d atasets .   On   th e  C DD  d ata s et  in   F ig u r e  5 ( a ) ,   m o s t  class es  ac h iev ed   p er f ec t  o r   n ea r - p er f ec t  AUCs   o f   1 . 0 0 ,   an d   th e  o th e r   class es  s u ch   as   ea r th q u ak e   an d   u r b an _ f ir e   s h o ws  AUC  o f   0 . 9 7   an d   0 . 9 8 ,   r esp ec tiv ely .   I n ter esti n g ly ,   wh ile  th e  clas s if icatio n   ac cu r ac y   o n   th e  DM D  d ataset  i s   s lig h tly   lo wer ,   th e  R OC   cu r v es  in   Fig u r e  5 ( b )   r ev ea l   th at  L E AD - Net  ac h iev es  s tr o n g   AUC  s co r es  r an g in g   f r o m   0 . 9 3   to   0 . 9 9 ,   wh ich   s h o ws  s tr o n g   ev id en ce   t h at  th e  L E AD - Net  m o d el   ef f ec tiv el y   d if f er en tiates  b etwe en   d is aster   ca teg o r ies,  r ein f o r cin g   th e  v alid ity   o f   th e   class if icatio n   r esu lts   p r esen t ed   ea r lier .   T h e  n ex t  an aly s i s   in   T ab le  3   is   ca r r ied   o u t   f o r   ev alu atin g   th e   ex p lain ab ilit y   o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el.   T ab le  3   illu s tr ates  th e  ex p lai n ab ilit y   o f   L E AD - Net  u s in g   Gr ad - C AM   v is u aliza tio n s   o n   s elec ted   s am p les  f r o m   th e  C DD   an d   DM D  d ataset s .   T h e  ac tiv atio n   m ap s   clea r ly   s h o w  th at  th e   m o d el  f o cu s es  o n   co n tex tu ally   r elev an t   r eg i o n s   s u ch   as  f lam es   in   wild f ir e  s ce n es,  d a m ag ed   in f r astru ctu r e,   o r   af f ec ted   in d iv id u als  wh e n   m a k in g   its   p r ed ictio n s .   T h is   in d icate s   th at  th e  m o d el  is   lear n in g   s em a n tically   m ea n in g f u l   f ea tu r es r ath er   th a n   r ely i n g   o n   ir r elev an t b ac k g r o u n d   n o is e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 26 :   1 4 6 4 - 1 4 7 2   1470       ( a)   ( b)     Fig u r e  5 .   T h e  R OC   cu r v e  o f   t h e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d e l o n   ( a)   C DD  d atasets   an d   ( b )   DM D  d atasets       T ab le  3 .   Gr a d - C AM   b ased   m o d el  ex p lain ab ilit y   o n   C DD  an d   DM D  d atasets   C D D   D M D   Te st   i m a g e s   A c t i v a t i o n   ma p   Te st   i m a g e s   A c t i v a t i o n   ma p                               T ab le  4   p r o v id es  a  co m p ar ativ e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   L E AD - Net  m o d el  ag ain s t  s ev er al    well - estab lis h ed   C NN  ar ch itectu r es  s u ch   as   I n ce p tio n ,   Den s eNe t1 2 1 ,   R esNet - 5 0 ,   VGG - 1 6 ,   an d   Alex Net   b ased   o n   th eir   p er f o r m a n ce   o n   th e   C DD  an d   DM D  d atasets ,   as  well  as  th eir   m o d el  c o m p lex ity   m ea s u r e d   b y   th e  n u m b er   o f   p ar am ete r s .   On   th e  C DD  d ataset,   L E AD - Net  ac h iev ed   th e  h ig h est   ac cu r ac y   o f   9 6 %,  o u tp er f o r m in g   all  b aselin e  m o d els,  in clu d in g   De n s eNe t  ( 9 3 %)  an d   R esNet  ( 9 1 %).   Similar ly ,   o n   th e  m o r e   ch allen g in g   DM D  d ataset,   L E AD - Net  m ain tain ed   s u p er io r   p er f o r m an ce   with   a n   ac cu r ac y   o f   8 7 %,  co m p ar ed   to   8 4 %   f o r   b o th   Den s eNe t  a n d   R esNet,   an d   s ig n if ican tly   h ig h er   th an   VGG  ( 7 3 %)  a n d   Alex Net  ( 7 2 %).   I n   a d d i t i o n   t o   i t s   s t r o n g   p r e d i ct i v e   p e r f o r m a n c e ,   L E A D - N et  i s   a ls o   c o m p u t a t i o n al l y   e f f ic i e n t   m o d e l ,   w i t h   a p p r o x i m a t e l y   6   m i ll i o n   p a r am e t e r s   t h a n   o t h e r   m o d e ls ,   t h e r e b y   m a k i n g   i t   m u c h   li g h t e r   t o   b e   d e p l o y e d   i n   t h e  r e a l - w o r l d   s c e n a r i o s .   T h e   a b o v e   o u t c o m e   s u g g e s t s   t h a t   L E A D - N e t  s u c c ess f u l l y   b a l a n ce s   h i g h   c l a s s i f ic a t i o n   p e r f o r m a n c e   w i t h   l o w   m o d e l   co m p l e x i t y   f o r   i d e n t i f y i n g   d i s a s t e r   e v e n t s   f r o m   t h e   s o c i al   m e d ia   p o s t s .       T ab le  4 .   C o m p a r ativ e  an aly s is   with   b aselin e  DL   m o d els   M o d e l   C o m p l e x i t y   A c c u r a c y       C D D   ( %)   D F D   ( %)   I n c e p t i o n   ~ 2 3   mi l l i o n   89   82   D e n seN e t - 1 2 1   ~ 8   m i l l i o n   93   84   R e sN e t - 50   ~ 2 5   mi l l i o n   91   84   VGG - 16   ~ 1 3 8   m i l l i o n   88   73   A l e x N e t   ~ 6 0   mi l l i o n   84   72   P r o p o se d   ( L EA D - N e t )   ~ 6   m i l l i o n   96   87   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       E xp la in a b le  s o ci a l m ed ia   d is a s ter ima g e  cla s s ifica tio n   u s in g   a   lig h tw eig h t …   ( R a s h mi  K a n g o ka r   Ta r a n a th )   1471   4.   CO NCLU SI O N   T h is   p a p e r   p r o p o s e d   L E AD - N et,   a   DL   m o d el   d esi g n e d   f o r   e f f e cti v e   a n d   i n t er p r et a b le   cl ass i f ic ati o n   o f   d is as te r - r elat e d   i m a g es   f r o m   s o c ial   m ed ia  p o s ts .   T h e  p r o p o s ed   L E AD - Ne t  is   d ev el o p e d   b as ed   o n   th e   in t eg r ati o n   o f   E f f ici e n tN etB 0   C NN  a r c h it ec tu r e   a n d   m o d i f i ed   SE  att e n ti o n   m ec h an is m   to   ac h i ev e  a  f o cu s e d   lea r n i n g   o f   c o m p le x   f ea t u r es   f r o m   d is ast er   i m a g es .   T o   m a k e  m o d el  tr ai n i n g   m o r e  r o b u s t ,   it   i s   h y p er p a r a m e te r s   ar e  t u n e d   a n d   o p ti m i ze d   v i a  a  N AS - lit e ,   t h e r e b y   e n a b l in g   a n   o p ti m a l  b a la n c e  b et wee n   ac c u r ac y   a n d   co m p u tati o n a l  ef f i ci en cy .   T h e  m o d el   was   ev al u at e d   o n   t wo   b e n c h m a r k   d at ase ts ,   C D D  a n d   DM D ,   u s i n g   ac c u r a cy ,   F 1 - s c o r e ,   R OC - AU C ,   a n d   m o d el  co m p l ex it y .   T h e   m o d el   a ch ie v e d   9 6 %  ac c u r ac y   o n   th e  C DD   d at ase t  an d   8 7 %   o n   t h e  m o r e  ch all en g i n g   DM D   d at aset ,   a n d   o u t p e r f o r m s   s e v e r al   b as eli n e  C NNs   i n   te r m s   o f   b o t h   cl ass if ic ati o n   p er f o r m a n c e  a n d   m o d el   c o m p le x it y .   T h e   in t eg r ati o n   o f   G r a d - C AM   f u r t h e r   p r o v i d e d   v is u al   ex p l an ati o n s   o f   th e  m o d el' s   d ec is i o n s ,   c o n f ir m i n g   its   att e n ti o n   t o   d is ast er - r el e v a n t   r eg io n s   i n   t h e  i m a g es  an d   en h a n ci n g   m o d e l  t r an s p a r en c y .   F u t u r e  wo r k   m a y   e x p l o r e  t h e   i n c o r p o r at io n   o f   m u l tim o d al  f e at u r es,   s u c h   as  tex t  an d   g e o l o c ati o n   m et a d at a  to   e n h a n c e  t h e  m o d el' s   p r ac t ic al  u t ilit y   i n   em er g en cy   r es p o n s e  a p p li ca ti o n s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R ash m i K an g o k ar   T ar an ath   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     Gee ta  C h id an an d ap p a   Ma r a     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  th at  s u p p o r t  th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  av aila b le  o n   r eq u est  f r o m   th e  co r r esp o n d in g   au th o r ,   [ R KT ] .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   K r i c h e n ,   M .   S .   A b d a l z a h e r ,   M .   El w e k e i l ,   a n d   M .   M .   F o u d a ,   “ M a n a g i n g   n a t u r a l   d i sas t e r s:   A n   a n a l y s i s   o f   t e c h n o l o g i c a l   a d v a n c e me n t s ,   o p p o r t u n i t i e s ,   a n d   c h a l l e n g e s , ”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s   a n d   C y b e r - Ph y si c a l   S y st e m s ,   v o l .   4 ,   p p .   9 9 – 1 0 9 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t c p s. 2 0 2 3 . 0 9 . 0 0 2 .   [ 2 ]   V .   Jay a w a r d e n e ,   T.   J.   H u g g i n s,  R .   P r a san n a ,   a n d   B .   F a k h r u d d i n ,   “ T h e   r o l e   o f   d a t a   a n d   i n f o r m a t i o n   q u a l i t y   d u r i n g   d i s a st e r   r e sp o n s e   d e c i s i o n - ma k i n g , ”   Pr o g r e ss  i n   D i s a st e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p d i s a s. 2 0 2 1 . 1 0 0 2 0 2 .   [ 3 ]   Z.   E.   L.   K h a l e d   a n d   H .   M c h e i c k ,   “ C a se  st u d i e s  o f   c o mm u n i c a t i o n s  s y st e m s  d u r i n g   h a r sh   e n v i r o n me n t s :   A   r e v i e w   o f   a p p r o a c h e s,   w e a k n e s ses,   a n d   l i mi t a t i o n s  t o   i m p r o v e   q u a l i t y   o f   ser v i c e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i s t ri b u t e d   S e n s o r  N e t w o r k s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 5 5 0 1 4 7 7 1 9 8 2 9 9 6 0 .   [ 4 ]   K .   S e n e v i r a t n e ,   M .   N a d e e sh a n i ,   S .   S e n a r a t n e ,   a n d   S .   P e r e r a ,   “ U se   o f   s o c i a l   m e d i a   i n   d i sas t e r   ma n a g e me n t :   c h a l l e n g e s   a n d   st r a t e g i e s , ”   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 1 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 6 1 1 4 8 2 4 .   [ 5 ]   L.   B e l c a st r o   e t   a l . ,   “ U si n g   s o c i a l   me d i a   f o r   su b - e v e n t   d e t e c t i o n   d u r i n g   d i s a st e r s , ”   J o u rn a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 021 - 0 0 4 6 7 - 1.   [ 6 ]   A .   S .   A l b a h r i   e t   a l . ,   “ A   s y s t e m a t i c   r e v i e w   o f   t r u s t w o r t h y   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a p p l i c a t i o n s   i n   n a t u r a l   d i sas t e r s, ”   C o m p u t e rs   a n d   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 1 8 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p e l e c e n g . 2 0 2 4 . 1 0 9 4 0 9 .   [ 7 ]   A .   A k h y a r   e t   a l . ,   “ D e e p   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a p p l i c a t i o n s   f o r   n a t u r a l   d i s a st e r   ma n a g e me n t   s y st e ms:   a   met h o d o l o g i c a l   r e v i e w , ”   Ec o l o g i c a l   I n d i c a t o rs ,   v o l .   1 6 3 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c o l i n d . 2 0 2 4 . 1 1 2 0 6 7 .   [ 8 ]   D .   Y u   a n d   Z.   H e ,   “ D i g i t a l   t w i n - d r i v e n   i n t e l l i g e n c e   d i s a st e r   p r e v e n t i o n   a n d   mi t i g a t i o n   f o r   i n f r a st r u c t u r e :   a d v a n c e s,  c h a l l e n g e s ,   a n d   o p p o r t u n i t i e s, ”   N a t u ra l   H a za r d s ,   v o l .   1 1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 3 6 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 6 9 - 0 2 1 - 0 5 1 9 0 - x.   [ 9 ]   M .   H a i d a r h ,   C .   M u ,   Y .   Li u ,   a n d   X .   H e ,   “ Ex p l o r i n g   t r a d i t i o n a l ,   d e e p   l e a r n i n g   a n d   h y b r i d   m e t h o d s   f o r   h y p e r s p e c t r a l   i ma g e   c l a ss i f i c a t i o n :   a   r e v i e w , ”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   a n d   I n t e l l i g e n c e ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j i i x d . 2 0 2 5 . 0 4 . 0 0 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 26 :   1 4 6 4 - 1 4 7 2   1472   [ 1 0 ]   K .   A b r a h a m ,   M .   A b d e l w a h a b ,   a n d   M .   A .  - Z a h h a d ,   “ C l a s s i f i c a t i o n   a n d   d e t e c t i o n   o f   n a t u r a l   d i s a s t e r s   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s :   a   r e v i e w , ”   E a r t h   S c i e n c e   I n f o r m a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   8 6 9 – 8 9 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 1 4 5 - 023 - 0 1 2 0 5 - 2.   [ 1 1 ]   L.   A h me d ,   K .   A h m a d ,   N .   S a i d ,   B .   Q o l o m a n y ,   J.  Q a d i r ,   a n d   A .   A . - F u q a h a ,   “ A c t i v e   l e a r n i n g   b a s e d   f e d e r a t e d   l e a r n i n g   f o r   w a s t e   a n d   n a t u r a l   d i s a st e r   i ma g e   c l a ssi f i c a t i o n , ”   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   2 0 8 5 1 8 – 2 0 8 5 3 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 3 8 6 7 6 .   [ 1 2 ]   Z.   M a ,   W .   Li ,   M .   Z h a n g ,   W .   M e n g ,   S .   X u ,   a n d   X .   Z h a n g ,   “ H TC V i T :   a n   e f f e c t i v e   n e t w o r k   f o r   i ma g e   c l a ssi f i c a t i o n   a n d   seg m e n t a t i o n   b a s e d   o n   n a t u r a l   d i s a st e r   d a t a se t s,”   T h e   Vi s u a l   C o m p u t e r ,   v o l .   3 9 ,   n o .   8 ,   p p .   3 2 8 5 – 3 2 9 7 ,   A u g .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 3 7 1 - 023 - 0 2 9 5 4 - 3.   [ 1 3 ]   K .   A .   S h e t h ,   R .   P .   K u l k a r n i ,   a n d   G .   K .   R e v a t h i ,   “ E n h a n c i n g   n a t u r a l   d i s a s t e r   i m a g e   c l a s s i f i c a t i o n :   a n   e n s e m b l e   l e a r n i n g   a p p r o a c h   w i t h   i n c e p t i o n   a n d   C N N   m o d e l s , ”   G e o m a t i c s ,   N a t u r a l   H a z a r d s   a n d   R i s k ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 9 4 7 5 7 0 5 . 2 0 2 4 . 2 4 0 7 0 2 9 .   [ 1 4 ]   A .   C o o p e n   a n d   S .   P u d a r u t h ,   “ I ma g e   c l a ssi f i c a t i o n   b a se d   o n   d i sas t e r   t y p e   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t i n g   a n d   D i g i t a l   S y st e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 7 3 – 1 4 8 3 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 2 7 8 5 / i j c d s / 1 6 0 1 1 0 9 .   [ 1 5 ]   A .   M .   M u st a f a ,   R .   A g h a ,   L .   G h a z a l a t ,   a n d   T .   S h a ’ b a n ,   “ N a t u r a l   d i s a st e r s  d e t e c t i o n   u si n g   e x p l a i n a b l e   d e e p   l e a r n i n g , ”   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i sw a . 2 0 2 4 . 2 0 0 4 3 0 .   [ 1 6 ]   M .   H .   B a sh i r ,   M .   A h ma d ,   D .   R .   R i z v i ,   a n d   A .   A .   A .   E .  - La t i f ,   “ Ef f i c i e n t   C N N - b a se d   d i sas t e r   e v e n t s   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   U A V - a i d e d   i m a g e s  f o r   e m e r g e n c y   r e s p o n se  a p p l i c a t i o n , ”   N e u r a l   C o m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 8 ,   p p .   1 0 5 9 9 – 1 0 6 1 2 ,     Ju n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 2 1 - 0 2 4 - 0 9 6 1 0 - 4.   [ 1 7 ]   E.   Y a s i ,   T.   U .   S h a k i b ,   N .   S h a r mi n ,   a n d   T.   H .   R i z u ,   “ F l o o d   a n d   n o n - f l o o d   i ma g e   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   d e e p   e n se mb l e   l e a r n i n g , ”   Wa t e r  Re s o u rce s   M a n a g e m e n t ,   v o l .   3 8 ,   n o .   1 3 ,   p p .   5 1 6 1 – 5 1 7 8 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 6 9 - 024 - 0 3 9 0 6 - 9.   [ 1 8 ]   M .   S a t h i a n a r a y a n a n ,   P .   - H .   H su ,   a n d   C .   - C .   C h a n g ,   “ E x t r a c t i n g   d i s a st e r   l o c a t i o n   i d e n t i f i c a t i o n   f r o m  so c i a l   me d i a   i ma g e s  u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i s a st e r R i sk  Re d u c t i o n ,   v o l .   1 0 4 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j d r r . 2 0 2 4 . 1 0 4 3 5 2 .   [ 1 9 ]   K .   V a n Ex e l ,   S .   S h e r c h a n ,   a n d   S .   Li u ,   “ o p t i m i z i n g   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l s  f o r   c l i mat e - r e l a t e d   n a t u r a l   d i sas t e r   d e t e c t i o n   f r o m   U A V   i ma g e s  a n d   r e m o t e   se n si n g   d a t a , ”   J o u rn a l   o f   I m a g i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / j i m a g i n g 1 1 0 2 0 0 3 2 .   [ 2 0 ]   V .   D u b e y   a n d   R .   K a t a r y a ,   “ F l o o d - F i r e N e t :   a   n o v e l   f l o o d   i ma g e   c l a ss i f i c a t i o n   a r c h i t e c t u r e   u si n g   t h e   a d a p t i v e   f i r e f l y   a l g o r i t h m,”   S i g n a l ,   I m a g e   a n d   Vi d e o   Pr o c e ss i n g ,   v o l .   1 9 ,   n o .   8 ,   A u g .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 7 6 0 - 0 2 5 - 0 4 2 3 5 - z.   [ 2 1 ]   L.   W e n ,   Z.   X i a o ,   X .   X u ,   a n d   B .   L i u ,   “ D i sast e r   r e c o g n i t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   b a se d   o n   i mp r o v e d   R e sN e t - 5 0   n e u r a l   n e t w o r k , ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   9 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 5 0 9 5 1 4 3 .   [ 2 2 ]   Y .   S h a o   a n d   L.   X u ,   “ M u l t i m o d a l   n a t u r a l   d i sas t e r   sc e n e   r e c o g n i t i o n   w i t h   i n t e g r a t e d   l a r g e   m o d e l   a n d   m a m b a , ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s ,  v o l .   1 5 ,   n o .   3 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 5 0 3 1 1 4 9 .   [ 2 3 ]   B .   W a n g ,   C .   Z h a o ,   J .   Li ,   Q .   S h e n g ,   a n d   X .   L i n g ,   “ U 2 D D S ‐ N e t :   A   n e w   a r c h i t e c t u r e   b a se d   o n   U 2 N e t   w i t h   d i s a st e r   t y p e   f o r   b u i l d i n g   d a m a g e   a s sessm e n t   u n d e r   n a t u r a l   d i sa st e r s, ”   T h e   P h o t o g ra m m e t ri c   R e c o r d ,   v o l .   4 0 ,   n o .   1 8 9 ,   J a n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / p h o r . 1 2 5 3 0 .   [ 2 4 ]   A .   V e r m a ,   “ D i s a s t e r   i m a g e s   d a t a s e t ,”  K a g g l e .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / d a t a s e t s / v a r p i t 9 4 / d i s a s t e r - i m a g e s - d a t a s e t   [ 2 5 ]   F .   A l a m ,   F .   O f l i ,   a n d   M .   I mr a n ,   “ C r i si s M M D :   m u l t i mo d a l   t w i t t e r   d a t a s e t s  f r o m  n a t u r a l   d i s a st e r s,”   i n   1 2 t h   I n t e rn a t i o n a l   AAA I   C o n f e re n c e   o n   W e b   a n d   S o c i a l   Me d i a ,   I C W S M  2 0 1 8 ,   2 0 1 8 ,   p p .   4 6 5 – 4 7 3 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / i c w sm. v 1 2 i 1 . 1 4 9 8 3 .   [ 2 6 ]   H .   M o u z a n n a r ,   Y .   R i z k ,   a n d   M .   A w a d ,   “ D a m a g e   i d e n t i f i c a t i o n   i n   s o c i a l   me d i a   p o st s  u s i n g   m u l t i mo d a l   d e e p   l e a r n i n g , ”   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   I S C RAM   C o n f e r e n c e ,   v o l .   2 0 1 8 - M a y ,   p p .   5 2 9 – 5 4 3 ,   2 0 1 8 .   [ 2 7 ]   V .   N i k o l a o u ,   S .   M a ss a r o ,   M .   F a k h i mi ,   L.   S t e r g i o u l a s,  a n d   W .   G a r n ,   “ C O V I D - 1 9   d i a g n o s i s  f r o m  c h e st   x - r a y s :   d e v e l o p i n g   a   si mp l e ,   f a st ,   a n d   a c c u r a t e   n e u r a l   n e t w o r k , ”   H e a l t h   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 7 5 5 - 021 - 0 0 1 6 6 - 4.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ra shm i  K a n g o k a r   Ta r a n a t h           is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a ss istan t  p ro fe ss o r  in   S ri   Krish n a   I n stit u te  o f   Tec h n o l o g y ,   Ba n g a l o re .   S h e   re c e iv e d   h e r  B . E.   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   fr o m   Ja wa h a rlal   Ne h ru   Na ti o n a l  Co ll e g e   o f   E n g i n e e rin g ,   S h imo g a .   S h e   re c e iv e d   h e r  m a ste r  d e g re e   in   S o ftwa re   E n g i n e e rin g   fr o m   M .   S .   Ra m a iah   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y ,   Vis v e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsity .   S h e   is  p e ru si n g   P h . D .   i n   Co m p u ti n g   a n d   I n fo rm a ti o n   Tec h n o l o g y ,   Re v a   Un i v e rsity .   S h e   h a s   e fficie n tl y   h a n d led   v a ri o u s   ro les   a n d   re sp o n sib il i ti e s  in   De p a rtme n t  o f  C o m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   at   S ri   Krish n a   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a rti ficia l  in telli g e n c e   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  ra sh m ik t1 9 @ g m a il . c o m .         G e e ta   Chi d a n a n d a p p a   M a r a           is  c u rre n tl y   wo rk i n g   a s  p ro fe ss o r,   in   S c h o o l  o f  Co m p u ti n g   a n d   In f o rm a ti o n   Tec h n o lo g y ,   Re v a   Un i v e rsity ,   Be n g a lu ru .   S h e   h a s  c o m p lete d   h e r  P h . D .   u n d e r   th e   g u id a n c e   o f   Dr .   Ve n u g o p a l  K .   R . ,  f o rm e r  v ice   c h a n c e ll o r ,   Ba n g a lo re   Un iv e rsity ,   Be n g a l u ru .   He r  th e sis   ti tl e   is  “ Da ta  a u d it in g   a n d   se c u rit y   in   c lo u d   c o m p u ti n g ” .   S h e   h a s  p u b li sh e d   3 0 +   p a p e rs  i n   i n tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s  a n d   j o u rn a ls .   S h e   h a s  p u b li sh e d     6   p a ten ts  a n d   2   p a ten ts  h a v e   b e e n   g ra n te d .   S h e   h a s  a u th o re d   a   b o o k   e n ti tl e d ,   “ S e c u re   re tri e v a l   a n d   a u d it in g   tec h n iq u e s  in   c lo u d ” ,   p u b li sh e d   b y   I.   K.  I n tern a ti o n a l  P v t.   L td .   S h e   re c e iv e d   b e st   p a p e r  a wa rd   f o r  t h e   p a p e r   ti tl e d   “ EAOD BT:   e fficie n t  a u d it in g   f o r  o u tso u rc e d   d a tab a se   wit h   to k e n   e n fo rc e d   c lo u d   st o ra g e ” ,   in   th e   p r o c e e d in g s  o f  IEE E  C o n fe r e n c e   WI ECON - ECE   2 0 1 9 .   S h e   is  re v iew e r  o f  S p rin g e r  j o u r n a l  a n d   h a s  c h a ired   se ss io n s  in   v a rio u s  i n tern a ti o n a l   c o n fe re n c e s .   S h e   is  c u rre n tl y   g u i d in g   4   sc h o lars   a t  REVA  Un iv e rsity .   As   a   p ro fe ss o r,   sh e   h a s   e fficie n tl y   h a n d led   v a rio u s  r o les   a n d   re sp o n si b il it ies   in   S c h o o l  o f  Co m p u ti n g   a n d   I n fo rm a ti o n   Tec h n o l o g y ,   REVA  U n iv e rsit y .   He r  re se a rc h   a re a s  in c lu d e   c l o u d   c o m p u ti n g ,   c o m p u ter   n e two rk s,   a rti ficia l   in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   in tern e t   o f  th in g s .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  g e e tac . m a ra @r e v a . e d u . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.