論文の概要: Defect segmentation: Mapping tunnel lining internal defects with ground penetrating radar data using a convolutional neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13120v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 19:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:31:14.741048
• Title: Defect segmentation: Mapping tunnel lining internal defects with ground penetrating radar data using a convolutional neural network
• Title（参考訳）: 欠陥セグメンテーション:畳み込みニューラルネットワークを用いた地中レーダデータによる内部欠陥のマッピングトンネル
• Authors: Senlin Yang, Zhengfang Wang, Jing Wang, Anthony G. Cohn, Jiaqi Zhang, Peng Jiang, Peng Jiang, Qingmei Sui
• Abstract要約: 本研究では, トンネル内部欠陥の非破壊検出のための地中貫入レーダ(GPR)データ処理手法を提案する。 この手法では、内部欠陥構造をGPR合成データにマッピングするために、Segnetと呼ばれるCNNとLov'aszソフトマックス損失関数を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.469645178974638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research proposes a Ground Penetrating Radar (GPR) data processing method for non-destructive detection of tunnel lining internal defects, called defect segmentation. To perform this critical step of automatic tunnel lining detection, the method uses a CNN called Segnet combined with the Lov\'asz softmax loss function to map the internal defect structure with GPR synthetic data, which improves the accuracy, automation and efficiency of defects detection. The novel method we present overcomes several difficulties of traditional GPR data interpretation as demonstrated by an evaluation on both synthetic and real datas -- to verify the method on real data, a test model containing a known defect was designed and built and GPR data was obtained and analyzed.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,内部欠陥を非破壊的に検出するための地中レーダ(gpr)データ処理手法を提案する。 自動トンネルライニング検出のこの重要なステップを実現するため,Lov\'aszソフトマックス損失関数と組み合わせたCNNを用いて内部欠陥構造をGPR合成データにマッピングし,欠陥検出の精度,自動化,効率を向上させる。 本手法は, 実データと合成データの両方の評価により, 従来のgprデータ解釈の難しさを克服し, 実データ上での手法の検証を行い, 既知の欠陥を含むテストモデルを設計, 構築し, 解析を行った。

関連論文リスト

• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway Segmentation [67.19443246236048]
  気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に重要である。 いくつかの小型の気道支線(気管支や終端など)は自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。 本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと包括的損失関数を備える,気道セグメンテーションの効率的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T16:38:13Z)
• Constrained self-supervised method with temporal ensembling for fiber bundle detection on anatomic tracing data [0.08329098197319453]
  本研究では,マカク脳のトレーサ部における繊維束の正確なセグメンテーションのための自己教師付き損失関数を用いた深層学習法を提案する。 異なるマカクの未確認区間における本手法の評価は, 真正率0.90の有望な結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-06T19:17:02Z)
• Representation Learning for Content-Sensitive Anomaly Detection in Industrial Networks [0.0]
  本論文では、生のネットワークトラフィックの時空間的側面を教師なしかつプロトコルに依存しない方法で学習する枠組みを提案する。 学習された表現は、その後の異常検出の結果に与える影響を測定するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T09:22:41Z)
• Convolutional generative adversarial imputation networks for spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
  GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。 提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z)
• SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation Network [79.04274563889548]
  本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。 基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。 シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z)
• The Deep Radial Basis Function Data Descriptor (D-RBFDD) Network: A One-Class Neural Network for Anomaly Detection [7.906608953906889]
  異常検出は機械学習において難しい問題である。 放射状基底関数データ記述子(rbfdd)ネットワークは異常検出に有効なソリューションである。 本稿では,RBFDDネットワークを改良して深層一級分類器に変換する手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-29T15:15:17Z)
• An Uncertainty-Driven GCN Refinement Strategy for Organ Segmentation [53.425900196763756]
  本研究では,不確実性解析とグラフ畳み込みネットワークに基づくセグメンテーション改善手法を提案する。 半教師付きグラフ学習問題を定式化するために、特定の入力ボリュームにおける畳み込みネットワークの不確実性レベルを用いる。 本手法は膵臓で1%,脾臓で2%向上し,最先端のCRF改善法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T18:55:07Z)
• Fader Networks for domain adaptation on fMRI: ABIDE-II study [68.5481471934606]
  我々は3次元畳み込みオートエンコーダを用いて、無関係な空間画像表現を実現するとともに、ABIDEデータ上で既存のアプローチより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:50:50Z)
• Multi-Objective Variational Autoencoder: an Application for Smart Infrastructure Maintenance [1.2311105789643062]
  マルチウェイセンシングデータにおけるスマートインフラストラクチャ損傷検出と診断のための多目的変分オートエンコーダ(MVA)手法を提案する。 そこで本手法では,複数のセンサから情報的特徴を抽出し,損傷同定に活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T01:30:08Z)
• Detection Method Based on Automatic Visual Shape Clustering for Pin-Missing Defect in Transmission Lines [1.602803566465659]
  ボルトは送電線で最も多くのファスナーであり、分割ピンを失う傾向にある。 タイムリーかつ効率的なトラブルシューティングを実現するために,伝送線路のボルトの自動ピン欠落検出を実現する方法は難しい問題である。 本稿では、ピン欠落検出のためのAVSCNet(Automatic Visual Shape Clustering Network)と呼ばれる自動検出モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T10:57:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。