論文の概要: Towards Trustworthy Multi-label Sewer Defect Classification via Evidential Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13782v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 06:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:19:22.634640
• Title: Towards Trustworthy Multi-label Sewer Defect Classification via Evidential Deep Learning
• Title（参考訳）: 情報深層学習による信頼性の高いマルチラベル下水道の欠陥分類に向けて
• Authors: Chenyang Zhao, Chuanfei Hu, Hang Shao, Zhe Wang and Yongxiong Wang
• Abstract要約: 本稿では, 深層学習による下水道欠陥予測の不確かさを定量化できる, 信頼性の高いマルチラベル下水道欠陥分類法を提案する。 実験により,TMSDCの有効性が実証され,最新のベンチマークで不確実性推定の優れた性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.34795194170791
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An automatic vision-based sewer inspection plays a key role of sewage system in a modern city. Recent advances focus on utilizing deep learning model to realize the sewer inspection system, benefiting from the capability of data-driven feature representation. However, the inherent uncertainty of sewer defects is ignored, resulting in the missed detection of serious unknown sewer defect categories. In this paper, we propose a trustworthy multi-label sewer defect classification (TMSDC) method, which can quantify the uncertainty of sewer defect prediction via evidential deep learning. Meanwhile, a novel expert base rate assignment (EBRA) is proposed to introduce the expert knowledge for describing reliable evidences in practical situations. Experimental results demonstrate the effectiveness of TMSDC and the superior capability of uncertainty estimation is achieved on the latest public benchmark.
• Abstract（参考訳）: 下水道自動検査は, 近代都市下水道システムにおいて重要な役割を担っている。 近年,データ駆動型特徴表現の能力を活かした下水道検査システムを実現するために,深層学習モデルの利用が注目されている。 しかし, 下水道欠陥の本質的不確実性は無視され, 深刻な未知の下水道欠陥カテゴリーの発見が遅れた。 本稿では, 確実な深層学習により, 下水道欠陥予測の不確かさを定量化する, 信頼性の高いマルチラベル下水道欠陥分類(TMSDC)手法を提案する。 一方,新たな専門家ベースレート割当て(EBRA)が提案され,現実的な状況における信頼性のある証拠を記述するための専門家知識が紹介された。 実験により,TMSDCの有効性が実証され,最新のベンチマークで不確実性推定の優れた性能が得られた。

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