論文の概要: Balanced Semi-Supervised Generative Adversarial Network for Damage
Assessment from Low-Data Imbalanced-Class Regime
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15961v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 06:40:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 17:51:36.042897
- Title: Balanced Semi-Supervised Generative Adversarial Network for Damage
Assessment from Low-Data Imbalanced-Class Regime
- Title（参考訳）: 低データ不均衡クラスレジームによる損傷評価のためのバランス付き半スーパーバイザ・ジェネレーション・ディバイザ・ネットワーク
- Authors: Yuqing Gao, Pengyuan Zhai, Khalid M. Mosalam
- Abstract要約: 我々は、バランス付き半教師付きGAN(BSS-GAN)と呼ばれるGAN(Generative Adversarial Network)の1つの変種を紹介する。
半教師付き学習の概念を採用し、低データと不均衡クラスの問題を解決するためにトレーニングにバランストバッチサンプリングを適用している。
以上の結果から,BSS-GANは従来手法よりも,リコールやF_beta$スコアにおいて,より優れた損傷検出が可能であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1657441317977376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, applying deep learning (DL) to assess structural damages has
gained growing popularity in vision-based structural health monitoring (SHM).
However, both data deficiency and class-imbalance hinder the wide adoption of
DL in practical applications of SHM. Common mitigation strategies include
transfer learning, over-sampling, and under-sampling, yet these ad-hoc methods
only provide limited performance boost that varies from one case to another. In
this work, we introduce one variant of the Generative Adversarial Network
(GAN), named the balanced semi-supervised GAN (BSS-GAN). It adopts the
semi-supervised learning concept and applies balanced-batch sampling in
training to resolve low-data and imbalanced-class problems. A series of
computer experiments on concrete cracking and spalling classification were
conducted under the low-data imbalanced-class regime with limited computing
power. The results show that the BSS-GAN is able to achieve better damage
detection in terms of recall and $F_\beta$ score than other conventional
methods, indicating its state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 近年,視覚に基づく構造健康モニタリング(shm)において,構造損傷を評価するための深層学習(dl)が注目されている。
しかし、データ不足とクラス不均衡は、SHMの実用化においてDLの普及を妨げている。
一般的な緩和戦略としては、転送学習、オーバーサンプリング、アンダーサンプリングがあるが、これらのアドホックな手法は、あるケースによって異なる限られたパフォーマンス向上しか提供しない。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network, GAN)の1つの変種を紹介し, バランス付き半教師付きGAN(BSS-GAN)について述べる。
半教師付き学習の概念を採用し、低データと不均衡クラスの問題を解決するためにトレーニングにバランストバッチサンプリングを適用している。
コンクリートのひび割れとスポーリングの分類に関する一連のコンピュータ実験は、計算能力に制限のある低データ不均衡クラスで実施された。
以上の結果から,BSS-GANは従来手法よりも,リコールやF_\beta$スコアにおいて,損傷検出の精度が向上していることが示唆された。
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