論文の概要: MN-Pair Contrastive Damage Representation and Clustering for Prognostic Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06077v2
• Date: Thu, 19 Jan 2023 07:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 11:36:48.670070
• Title: MN-Pair Contrastive Damage Representation and Clustering for Prognostic Explanation
• Title（参考訳）: 予後説明のためのMN-Pairコントラスト損傷表現とクラスタリング
• Authors: Takato Yasuno, Masahiro Okano, Junichiro Fujii
• Abstract要約: 本研究では,2次元縮小空間における損傷表現と密度に基づくクラスタリングを学習し,より微細なクラスタ識別を自動化するパイプラインを提案する。 本手法は, 鋼製品欠陥, デッキおよび舗装のコンクリートひび割れ, 下水道管欠陥の3つの実験的研究で実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is essential for infrastructure managers to maintain a high standard to ensure user satisfaction during daily operations. Surveillance cameras and drone inspections have enabled progress toward automating the inspection of damaged features and assessing the health condition of the deterioration. When we prepare a pair of raw images and damage class labels, we can train supervised learning toward the predefined damage grade, displacement. However, such a damage representation does not constantly match the predefined classes of damage grade, hence, there may be some detailed clusters from the unseen damage space or more complex clusters from overlapped space between two damage grades. The damage representation has fundamentally complex features, consequently, all the damage classes could not be perfectly predefined. Our proposed MN-pair contrastive learning method enables us to explore the embedding damage representation beyond the predefined classes including more detailed clusters. It maximizes the similarity of M-1 positive images close to the anchor, and simultaneously maximize the dissimilarity of N-1 negative ones, using both weighting loss functions. It has been learning faster than the N-pair algorithm, instead of using one positive image. We propose a pipeline to learn damage representation and use density-based clustering on the 2-D reduction space to automate finer cluster discrimination. We also visualize the explanation of the damage feature using Grad-CAM for MN-pair damage metric learning. We demonstrate our method in three experimental studies: steel product defect, concrete crack of deck and pavement, and sewer pipe defect and mention its effectiveness and discuss potential future works.
• Abstract（参考訳）: インフラストラクチャマネージャは、日々の運用においてユーザの満足度を確保するために、高い標準を維持することが不可欠である。 監視カメラとドローンの検査は、損傷した特徴の検査を自動化し、劣化の健康状態を評価するための進歩をもたらした。 一対の生画像と損傷クラスラベルを作成すると、事前定義された損傷度、変位に向けて教師あり学習を訓練することができる。 しかし、そのような損傷表現は、予め定義された損傷グレードのクラスと常に一致しないため、2つの損傷グレード間の重なり合う空間から、目に見えない損傷空間やより複雑なクラスターからの詳細なクラスターが存在する可能性がある。 ダメージ表現は基本的に複雑な特徴を持つため、すべてのダメージクラスを完全に事前に定義することはできない。 提案手法は,より詳細なクラスタを含む事前定義されたクラスを超えて,埋め込み損傷表現を探索することを可能にする。 アンカーに近いM-1陽性画像の類似性を最大化し、同時にN-1負画像の相似性を最大化し、両方の重み付け損失関数を使用する。 1つの正のイメージを使うのではなく、Nペアアルゴリズムよりも高速に学習している。 本研究では,損傷表現を学習し,密度に基づく2次元縮小空間のクラスタリングを用いてクラスタ識別を自動化するパイプラインを提案する。 また,MN対損傷距離学習におけるGrad-CAMを用いた損傷特徴の可視化を行った。 本手法は, 鋼製品欠陥, デッキおよび舗装のコンクリートひび割れ, 下水道管欠陥の3つの実験で実証し, その効果について述べ, 今後の課題について考察する。

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