論文の概要: CoreDeep: Improving Crack Detection Algorithms Using Width Stochasticity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04648v2
- Date: Fri, 29 Dec 2023 15:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 03:06:07.105294
- Title: CoreDeep: Improving Crack Detection Algorithms Using Width Stochasticity
- Title（参考訳）: CoreDeep: 幅確率によるき裂検出アルゴリズムの改善
- Authors: Ram Krishna Pandey, Akshit Achara
- Abstract要約: 背景から亀裂を分離する明確な境界はない。
開発されたアルゴリズムは、データに関連する固有の課題を扱うべきです。
我々は,平均IoU,偽陽性,陰性で,主観的品質でアルゴリズムの性能を客観的に測定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatically detecting or segmenting cracks in images can help in reducing
the cost of maintenance or operations. Detecting, measuring and quantifying
cracks for distress analysis in challenging background scenarios is a difficult
task as there is no clear boundary that separates cracks from the background.
Developed algorithms should handle the inherent challenges associated with
data. Some of the perceptually noted challenges are color, intensity, depth,
blur, motion-blur, orientation, different region of interest (ROI) for the
defect, scale, illumination, complex and challenging background, etc. These
variations occur across (crack inter class) and within images (crack
intra-class variabilities). Overall, there is significant background (inter)
and foreground (intra-class) variability. In this work, we have attempted to
reduce the effect of these variations in challenging background scenarios. We
have proposed a stochastic width (SW) approach to reduce the effect of these
variations. Our proposed approach improves detectability and significantly
reduces false positives and negatives. We have measured the performance of our
algorithm objectively in terms of mean IoU, false positives and negatives and
subjectively in terms of perceptual quality.
- Abstract（参考訳）: 画像中のクラックの自動検出やセグメント化は、メンテナンスや運用のコスト削減に役立つ。
背景から亀裂を分離する明確な境界が存在しないため,難易度分析のための亀裂の検出,測定,定量化は困難である。
開発されたアルゴリズムは、データに関連する固有の課題を扱う必要がある。
知覚的に注目すべき課題は、色、強度、深さ、ぼやけ、動きの青、方向、欠陥に対する異なる関心領域(ROI)、スケール、照明、複雑で困難な背景などである。
これらのバリエーションは(crack interクラス)とイメージ(crack in-class変数)にまたがる。
全体として、大きな背景(インター)と前景(イントラクラス)のばらつきがある。
本研究では,これらの変化が背景シナリオの難易度に与える影響を低減しようと試みている。
我々は,これらの変動の影響を低減するために,確率幅(SW)アプローチを提案している。
提案手法は検出性を向上し,偽陽性と陰性を大幅に低減する。
我々は,平均IoU,偽陽性,陰性,主観的品質の観点からアルゴリズムの性能を客観的に測定した。
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