論文の概要: Sewer-ML: A Multi-Label Sewer Defect Classification Dataset and
Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10895v1
- Date: Fri, 19 Mar 2021 16:32:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 14:30:38.755105
- Title: Sewer-ML: A Multi-Label Sewer Defect Classification Dataset and
Benchmark
- Title（参考訳）: sewer-ml:マルチラベル下水道欠陥分類データセットとベンチマーク
- Authors: Joakim Bruslund Haurum and Thomas B. Moeslund
- Abstract要約: 画像に基づく下水道欠陥分類のための新しい多ラベル分類データセットであるSwer-MLを提案する。
このデータセットは、9年間に3つの異なるユーティリティ企業からプロの下水道検査官がアノテートした1300万枚の画像で構成されています。
また,性能評価のためのベンチマークアルゴリズムと新しい指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.728476976320913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Perhaps surprisingly sewerage infrastructure is one of the most costly
infrastructures in modern society. Sewer pipes are manually inspected to
determine whether the pipes are defective. However, this process is limited by
the number of qualified inspectors and the time it takes to inspect a pipe.
Automatization of this process is therefore of high interest. So far, the
success of computer vision approaches for sewer defect classification has been
limited when compared to the success in other fields mainly due to the lack of
public datasets. To this end, in this work we present a large novel and
publicly available multi-label classification dataset for image-based sewer
defect classification called Sewer-ML.
The Sewer-ML dataset consists of 1.3 million images annotated by professional
sewer inspectors from three different utility companies across nine years.
Together with the dataset, we also present a benchmark algorithm and a novel
metric for assessing performance. The benchmark algorithm is a result of
evaluating 12 state-of-the-art algorithms, six from the sewer defect
classification domain and six from the multi-label classification domain, and
combining the best performing algorithms. The novel metric is a
class-importance weighted F2 score, $\text{F}2_{\text{CIW}}$, reflecting the
economic impact of each class, used together with the normal pipe F1 score,
$\text{F}1_{\text{Normal}}$. The benchmark algorithm achieves an
$\text{F}2_{\text{CIW}}$ score of 55.11% and $\text{F}1_{\text{Normal}}$ score
of 90.94%, leaving ample room for improvement on the Sewer-ML dataset. The
code, models, and dataset are available at the project page
https://vap.aau.dk/sewer-ml/
- Abstract（参考訳）: おそらく、下水道インフラは現代の社会で最もコストのかかるインフラの1つである。
下水道管は手動で検査され、パイプが故障しているかどうかを判定する。
しかし、このプロセスは、資格のある検査官の数と、パイプの検査に要する時間によって制限される。
したがって、このプロセスの自動化は高い関心を集めている。
これまでのところ、下水道の欠陥分類におけるコンピュータビジョンのアプローチの成功は、公開データセットの欠如による他分野の成功と比べて限定されている。
そこで本研究では,画像に基づく下水道欠陥分類のための多ラベル分類データセットであるSwer-MLを提案する。
下水道MLデータセットは、9年間に3つの異なるユーティリティ企業の下水道検査官によって注釈付けされた13万枚の画像で構成されている。
また,このデータセットとともに,ベンチマークアルゴリズムと性能評価のための新しい指標を提案する。
ベンチマークアルゴリズムは、12の最先端アルゴリズム、下水道欠陥分類領域から6つ、マルチラベル分類領域から6つの評価を行い、最高の性能アルゴリズムを組み合わせる。
新しいメトリクスは、クラスが重み付けしたF2スコア、$\text{F}2_{\text{CIW}}$であり、通常のパイプF1スコア、$\text{F}1_{\text{Normal}}$と共に使用される各クラスの経済的影響を反映している。
ベンチマークアルゴリズムは、$\text{F}2_{\text{CIW}}$スコア55.11%、$\text{F}1_{\text{Normal}}$スコア90.94%を達成し、Swer-MLデータセットに十分な改善の余地を残している。
コード、モデル、データセットはプロジェクトページhttps://vap.aau.dk/sewer-ml/で確認できる。
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