Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Weakly-Supervised Surface Crack Segmentation Method using Localisation with a Classifier and Thresholding

論文の概要: A Weakly-Supervised Surface Crack Segmentation Method using Localisation with a Classifier and Thresholding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00456v1
Date: Wed, 1 Sep 2021 15:58:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-02 14:18:30.438095
Title: A Weakly-Supervised Surface Crack Segmentation Method using Localisation with a Classifier and Thresholding
Title（参考訳）: 分類器とThresholdingを用いた局所化による表面き裂分別法
Authors: Jacob K\"onig, Mark Jenkins, Mike Mannion, Peter Barrie, Gordon Morison
Abstract要約: 近年,機械学習手法による構造維持対策の支援により,この問題に対処する研究が進められている。本研究は,CNN分類器を用いて表面き裂分割マップを作成する弱教師付きアプローチを提案する。本稿では,本手法の実装の容易さに焦点をあて,複数の表面き裂データセット上での良好な性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659603
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Surface cracks are a common sight on public infrastructure nowadays. Recent work has been addressing this problem by supporting structural maintenance measures using machine learning methods which segment surface cracks from their background so that they are easy to localize. However, a common issue with those methods is that to create a well functioning algorithm, the training data needs to have detailed annotations of pixels that belong to cracks. Our work proposes a weakly supervised approach which leverages a CNN classifier to create surface crack segmentation maps. We use this classifier to create a rough crack localisation map by using its class activation maps and a patch based classification approach and fuse this with a thresholding based approach to segment the mostly darker crack pixels. The classifier assists in suppressing noise from the background regions, which commonly are incorrectly highlighted as cracks by standard thresholding methods. We focus on the ease of implementation of our method and it is shown to perform well on several surface crack datasets, segmenting cracks efficiently even though the only data that was used for training were simple classification labels.
Abstract（参考訳）: 最近の公共インフラでは表面クラックがよく見られる。近年の課題は, 表面ひび割れを背景から分離し, 局所化が容易な機械学習手法を用いて, 構造物の維持管理を支援することにある。しかし、これらの方法の一般的な問題は、よく機能するアルゴリズムを作成するには、トレーニングデータはクラックに属するピクセルの詳細なアノテーションを持つ必要があることである。本研究は,CNN分類器を用いて表面き裂分割マップを作成する弱教師付きアプローチを提案する。この分類器を用いてクラスアクティベーションマップとパッチベースの分類アプローチを用いてラフクラックローカライズマップを作成し、これをしきい値ベースのアプローチと融合して、ほとんど暗いクラックピクセルを分割する。この分類器は、標準しきい値法によるき裂として誤って強調される背景領域からのノイズの抑制を支援する。我々は,本手法の実装の容易さに着目し,単純な分類ラベルであるにもかかわらず,複数の表面き裂データセットにおいて,効率的にき裂を分割できることを実証した。

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