論文の概要: TrueDeep: A systematic approach of crack detection with less data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19088v1
- Date: Tue, 30 May 2023 14:51:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 15:44:03.117319
- Title: TrueDeep: A systematic approach of crack detection with less data
- Title(参考訳): TrueDeep: 少ないデータによるき裂検出の体系的アプローチ
- Authors: Ram Krishna Pandey and Akshit Achara
- Abstract要約: ドメイン知識をディープラーニングアーキテクチャと組み合わせることで、少ないデータで同様のパフォーマンスを実現することができることを示す。
我々のアルゴリズムは、全データの23%で開発され、テストデータ上でも同様の性能を持ち、複数の盲点データセット上では大幅に性能が向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Supervised and semi-supervised semantic segmentation algorithms require
significant amount of annotated data to achieve a good performance. In many
situations, the data is either not available or the annotation is expensive.
The objective of this work is to show that by incorporating domain knowledge
along with deep learning architectures, we can achieve similar performance with
less data. We have used publicly available crack segmentation datasets and
shown that selecting the input images using knowledge can significantly boost
the performance of deep-learning based architectures. Our proposed approaches
have many fold advantages such as low annotation and training cost, and less
energy consumption. We have measured the performance of our algorithm
quantitatively in terms of mean intersection over union (mIoU) and F score. Our
algorithms, developed with 23% of the overall data; have a similar performance
on the test data and significantly better performance on multiple blind
datasets.
- Abstract(参考訳): 教師付きおよび半教師付きセマンティックセグメンテーションアルゴリズムは、優れたパフォーマンスを達成するために大量のアノテートデータを必要とする。
多くの場合、データは利用できないか、アノテーションが高価である。
この研究の目的は、ドメイン知識とディープラーニングアーキテクチャを組み合わせることで、少ないデータで同様のパフォーマンスを実現することができることを示すことである。
我々は公開のクラックセグメンテーションデータセットを用いて,知識を用いた入力画像の選択により,ディープラーニングベースのアーキテクチャの性能が著しく向上することを示した。
提案手法は,アノテーションやトレーニングコストの低減,エネルギー消費量の低減など,多くの利点がある。
我々は,mIoU(mIoU)とF(F)の平均交叉率の観点から,アルゴリズムの性能を定量的に測定した。
当社のアルゴリズムは全体の23%で開発されており、テストデータでも同様のパフォーマンスと、複数のブラインドデータセットでのパフォーマンスが大幅に向上しています。
関連論文リスト
- A Weighted K-Center Algorithm for Data Subset Selection [70.49696246526199]
サブセット選択は、トレーニングデータの小さな部分を特定する上で重要な役割を果たす、基本的な問題である。
我々は,k中心および不確かさサンプリング目的関数の重み付け和に基づいて,サブセットを計算する新しい係数3近似アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T04:41:07Z) - Semantic Segmentation with Active Semi-Supervised Representation
Learning [23.79742108127707]
我々はラベル付きデータよりもはるかに少ない効果的なセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを訓練する。
半教師あり学習のための平均教師アプローチを自己学習アプローチに置き換えることで、従来のS4ALアルゴリズムを拡張した。
セマンティックセグメンテーションのためのアクティブラーニングのためのデファクト標準であるCamVidおよびCityScapesデータセットについて,本手法の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-16T00:21:43Z) - Mitigating Representation Bias in Action Recognition: Algorithms and
Benchmarks [76.35271072704384]
ディープラーニングモデルは、稀なシーンやオブジェクトを持つビデオに適用すると、パフォーマンスが悪くなります。
この問題にはアルゴリズムとデータセットの2つの異なる角度から対処する。
偏りのある表現は、他のデータセットやタスクに転送するとより一般化できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T00:30:35Z) - Bi-level Alignment for Cross-Domain Crowd Counting [113.78303285148041]
現在の手法は、補助的なタスクを訓練したり、高価な粗大な見積もりを適用したりするための外部データに依存している。
そこで我々は, 簡易かつ効率的に適用可能な, 逆学習に基づく新しい手法を開発した。
実世界の5つのクラウドカウントベンチマークに対するアプローチを評価し、既存のアプローチを大きなマージンで上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T02:23:25Z) - Dominant Set-based Active Learning for Text Classification and its
Application to Online Social Media [0.0]
本稿では,最小限のアノテーションコストで大規模未ラベルコーパスのトレーニングを行うための,プールベースのアクティブラーニング手法を提案する。
提案手法には調整すべきパラメータが一切ないため,データセットに依存しない。
本手法は,最先端のアクティブラーニング戦略と比較して高い性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-28T19:19:03Z) - CvS: Classification via Segmentation For Small Datasets [52.821178654631254]
本稿では,分類ラベルをセグメントマップの予測から導出する小型データセットのコスト効率の高い分類器であるCvSを提案する。
我々は,CvSが従来の手法よりもはるかに高い分類結果が得られることを示す多種多様な問題に対して,本フレームワークの有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T18:41:15Z) - Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual
Representations [78.12377360145078]
対照的な自己教師型学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクにおいて教師付き事前訓練よりも優れています。
本稿では,データセットのバイアスが既存手法にどのように影響するかを最初に検討する。
現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T17:59:13Z) - Online Descriptor Enhancement via Self-Labelling Triplets for Visual
Data Association [28.03285334702022]
オブジェクトレベルの視覚データアソシエーションのタスクにおいて,視覚記述子を漸進的に精製する自己教師型手法を提案する。
本手法は,ドメインに依存しないデータで事前学習した画像分類ネットワークを継続的にトレーニングすることにより,オンラインのディープディスクリプタジェネレータを最適化する。
提案手法はトラッキング・バイ・ディテクト・タスクに適用された他の視覚的データ・アソシエーション手法を超越し,観測情報に適応しようとする他の手法と比較して,優れた性能向上を提供することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T17:42:04Z) - Learning Robust Feature Representations for Scene Text Detection [0.0]
本稿では、条件付きログを最大化するために、損失から導かれるネットワークアーキテクチャを提案する。
潜伏変数の層を複数の層に拡張することで、ネットワークは大規模に堅牢な機能を学ぶことができる。
実験では,提案アルゴリズムはリコール法と精度の両面で最先端の手法を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T01:06:47Z) - Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.11782405714234]
ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。
我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。
そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T09:36:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。