論文の概要: Harmonizing output imbalance for defect segmentation on extremely-imbalanced photovoltaic module cells images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05295v4
• Date: Tue, 24 Oct 2023 10:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:27:20.457075
• Title: Harmonizing output imbalance for defect segmentation on extremely-imbalanced photovoltaic module cells images
• Title（参考訳）: 超不均衡太陽電池モジュール画像における欠陥分割のための高調波出力不均衡
• Authors: Jianye Yi, Xiaopin Zhong, Weixiang Liu, Zongze Wu, Yuanlong Deng and Zhengguang Wu
• Abstract要約: PVモジュールセルイメージの欠陥領域の分割を学ぶとき、Tiny Hidden Cracks (THC) は極めて不均衡なサンプルを生み出す。 本稿では、出力不均衡の明示的な尺度を提案し、異なるタイプの出力不均衡を扱える分布に基づく損失を一般化し、複合損失を導入する。 提案手法は,広く使用されている4つのディープラーニングアーキテクチャと,入力不均衡の程度が異なる4つのデータセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.472820798324143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The continuous development of the photovoltaic (PV) industry has raised high requirements for the quality of monocrystalline of PV module cells. When learning to segment defect regions in PV module cell images, Tiny Hidden Cracks (THC) lead to extremely-imbalanced samples. The ratio of defect pixels to normal pixels can be as low as 1:2000. This extreme imbalance makes it difficult to segment the THC of PV module cells, which is also a challenge for semantic segmentation. To address the problem of segmenting defects on extremely-imbalanced THC data, the paper makes contributions from three aspects: (1) it proposes an explicit measure for output imbalance; (2) it generalizes a distribution-based loss that can handle different types of output imbalances; and (3) it introduces a compound loss with our adaptive hyperparameter selection algorithm that can keep the consistency of training and inference for harmonizing the output imbalance on extremelyimbalanced input data. The proposed method is evaluated on four widely-used deep learning architectures and four datasets with varying degrees of input imbalance. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)産業の継続的な発展は、PVモジュール細胞の単結晶の品質に対する高い要求を高めている。 PVモジュールセルイメージの欠陥領域の分割を学ぶとき、Tiny Hidden Cracks (THC) は極めて不均衡なサンプルを生み出す。 欠陥画素と通常の画素の比率は1:2000程度である。 この極端不均衡により、PVモジュール細胞のTHCのセグメンテーションが難しくなり、セグメンテーションの課題でもある。 To address the problem of segmenting defects on extremely-imbalanced THC data, the paper makes contributions from three aspects: (1) it proposes an explicit measure for output imbalance; (2) it generalizes a distribution-based loss that can handle different types of output imbalances; and (3) it introduces a compound loss with our adaptive hyperparameter selection algorithm that can keep the consistency of training and inference for harmonizing the output imbalance on extremelyimbalanced input data. 提案手法は,広く使用されている4つのディープラーニングアーキテクチャと,入力の不均衡度が異なる4つのデータセットを用いて評価する。 実験の結果,提案手法は既存手法よりも優れていた。

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