論文の概要: Kernel Inversed Pyramidal Resizing Network for Efficient Pavement
Distress Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01790v1
- Date: Sun, 4 Dec 2022 10:40:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 15:37:37.577518
- Title: Kernel Inversed Pyramidal Resizing Network for Efficient Pavement
Distress Recognition
- Title（参考訳）: 効率的な舗装難易度認識のためのカーネル逆ピラミッドリサイズネットワーク
- Authors: Rong Qin and Luwen Huangfu and Devon Hood and James Ma and Sheng Huang
- Abstract要約: 画像リサイズのために,Kernel Inversed Pyramidal Resizing Network (KIPRN) というライトネットワークを導入した。
KIPRNでは、ピラミッドの畳み込みとカーネルの逆転畳み込みは、識別情報をマイニングするために特別に設計されている。
以上の結果から,KIPRNは一般的にCNNモデルの舗装救難認識を改善することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.927965682734069
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Pavement Distress Recognition (PDR) is an important step in pavement
inspection and can be powered by image-based automation to expedite the process
and reduce labor costs. Pavement images are often in high-resolution with a low
ratio of distressed to non-distressed areas. Advanced approaches leverage these
properties via dividing images into patches and explore discriminative features
in the scale space. However, these approaches usually suffer from information
loss during image resizing and low efficiency due to complex learning
frameworks. In this paper, we propose a novel and efficient method for PDR. A
light network named the Kernel Inversed Pyramidal Resizing Network (KIPRN) is
introduced for image resizing, and can be flexibly plugged into the image
classification network as a pre-network to exploit resolution and scale
information. In KIPRN, pyramidal convolution and kernel inversed convolution
are specifically designed to mine discriminative information across different
feature granularities and scales. The mined information is passed along to the
resized images to yield an informative image pyramid to assist the image
classification network for PDR. We applied our method to three well-known
Convolutional Neural Networks (CNNs), and conducted an evaluation on a
large-scale pavement image dataset named CQU-BPDD. Extensive results
demonstrate that KIPRN can generally improve the pavement distress recognition
of these CNN models and show that the simple combination of KIPRN and
EfficientNet-B3 significantly outperforms the state-of-the-art patch-based
method in both performance and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 舗装難易度認識(pdr)は舗装検査の重要なステップであり、画像ベースの自動化によってプロセスを迅速化し、労働コストを削減することができる。
舗装画像は、しばしば高分解能で、非抵抗領域に対する苦難の割合が低い。
高度なアプローチでは、イメージをパッチに分割することでこれらの特性を活用し、スケールスペースにおける識別的特徴を探求する。
しかしながら、これらのアプローチは通常、画像リサイズ時の情報損失と複雑な学習フレームワークによる低効率に悩まされる。
本稿では,PDRの新規かつ効率的な手法を提案する。
画像再サイズのために、kernel inversed pyramidal resizing network(kiprn)という光ネットワークが導入され、解像度とスケール情報を利用するためのプリネットワークとして画像分類ネットワークに柔軟に接続することができる。
KIPRNでは、ピラミッドの畳み込みとカーネルの逆転畳み込みは、異なる特徴の粒度とスケールで識別情報をマイニングするように設計されている。
マイニングされた情報をリサイズ画像に渡して情報的画像ピラミッドを生成し、PDRの画像分類ネットワークを支援する。
提案手法を3つの有名な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に適用し,CQU-BPDDと呼ばれる大規模舗装画像データセットの評価を行った。
その結果、KIPRNは一般的にこれらのCNNモデルの舗装苦難認識を改善し、KIPRNとEfficientNet-B3の単純な組み合わせは、パフォーマンスと効率の両面で最先端のパッチベースの手法よりも大幅に優れていることを示した。
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