Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extremal Region Analysis based Deep Learning Framework for Detecting Defects

論文の概要: Extremal Region Analysis based Deep Learning Framework for Detecting Defects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08525v2
Date: Sat, 23 May 2020 01:32:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-22 04:41:39.138648
Title: Extremal Region Analysis based Deep Learning Framework for Detecting Defects
Title（参考訳）: 極端領域解析に基づく欠陥検出のためのディープラーニングフレームワーク
Authors: Zelin Deng, Xiaolong Yan, Shengjun Zhang, Colleen P. Bailey
Abstract要約: 本稿では,最大安定極性領域(MSER)解析に基づく統一欠陥検出フレームワークのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。提案フレームワークは,MSERの汎用性と安定性を利用して,所望の欠陥候補を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2234742322758418
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A maximally stable extreme region (MSER) analysis based convolutional neural network (CNN) for unified defect detection framework is proposed in this paper. Our proposed framework utilizes the generality and stability of MSER to generate the desired defect candidates. Then a specific trained binary CNN classifier is adopted over the defect candidates to produce the final defect set. Defect datasets over different categories \blue{are used} in the experiments. More generally, the parameter settings in MSER can be adjusted to satisfy different requirements in various industries (high precision, high recall, etc). Extensive experimental results have shown the efficacy of the proposed framework.
Abstract（参考訳）: 本稿では,最大安定極性領域(MSER)解析に基づく統一欠陥検出フレームワークのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。提案フレームワークは,MSERの汎用性と安定性を利用して,所望の欠陥候補を生成する。そして、欠陥候補に対して特定の訓練済みバイナリcnn分類器を採用し、最終欠陥セットを生成する。さまざまなカテゴリの欠陥データセットが,実験で使用されている。より一般的に、MSERのパラメータ設定は、様々な業界(高精度、高いリコールなど)の異なる要件を満たすように調整できる。広範な実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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