論文の概要: Global Road Damage Detection: State-of-the-art Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08740v1
• Date: Tue, 17 Nov 2020 16:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 17:32:52.338185
• Title: Global Road Damage Detection: State-of-the-art Solutions
• Title（参考訳）: 世界的道路損傷検出の現状と課題
• Authors: Deeksha Arya (1, 2), Hiroya Maeda (2), Sanjay Kumar Ghosh (1), Durga Toshniwal (1), Hiroshi Omata (2), Takehiro Kashiyama (2) and Yoshihide Sekimoto (2) ((1) Indian Institute of Technology Roorkee, India, (2) The University of Tokyo, Japan)
• Abstract要約: 本稿では,2020年のIEEE International Conference on Big Dataの一部として組織されたビッグデータカップであるGlobal Road damage Detection Challenge(GRDDC)を要約する。 このデータは、インド、日本、チェコ共和国から収集された26336枚の道路画像から成り、道路損傷を自動的に検出する方法を提案する。 論文は、提示された課題と将来の課題で改善される可能性のある課題に対して、うまく機能するファセットのレビューで締めくくっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper summarizes the Global Road Damage Detection Challenge (GRDDC), a Big Data Cup organized as a part of the IEEE International Conference on Big Data'2020. The Big Data Cup challenges involve a released dataset and a well-defined problem with clear evaluation metrics. The challenges run on a data competition platform that maintains a leaderboard for the participants. In the presented case, the data constitute 26336 road images collected from India, Japan, and the Czech Republic to propose methods for automatically detecting road damages in these countries. In total, 121 teams from several countries registered for this competition. The submitted solutions were evaluated using two datasets test1 and test2, comprising 2,631 and 2,664 images. This paper encapsulates the top 12 solutions proposed by these teams. The best performing model utilizes YOLO-based ensemble learning to yield an F1 score of 0.67 on test1 and 0.66 on test2. The paper concludes with a review of the facets that worked well for the presented challenge and those that could be improved in future challenges.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2020 年の IEEE International Conference on Big Data の一部として組織された Big Data Cup である Global Road damage Detection Challenge (GRDDC) を要約する。 ビッグデータカップの課題には、リリースデータセットと、明確な評価指標を備えた明確に定義された問題が含まれる。 課題は参加者のリーダーボードを維持するデータコンペティションプラットフォーム上で実行される。 本稿では,インド,日本,チェコから収集した26336枚の道路画像から,これらの国の道路被害を自動的に検出する方法を提案する。 この大会には、いくつかの国から121チームが登録された。 提案手法は,2,631画像と2,664画像からなる2つのデータセットtest1とtest2を用いて評価した。 この論文は、これらのチームによって提案されたトップ12ソリューションをカプセル化する。 ベストパフォーマンスモデルは、テスト1で0.67、テスト2で0.66のf1スコアを得るために、ヨーロベースのアンサンブル学習を利用する。 論文は、提示された課題のためにうまく機能し、将来の課題で改善される可能性のある課題のレビューで締めくくっている。

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