論文の概要: ACF-Net: An Attention-enhanced Co-interactive Fusion Network for Automated Structural Condition Assessment in Visual Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07643v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 22:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 18:58:46.292844
• Title: ACF-Net: An Attention-enhanced Co-interactive Fusion Network for Automated Structural Condition Assessment in Visual Inspection
• Title（参考訳）: acf-net : 視覚検査における自動構造状態評価のための注意強化型協調核融合ネットワーク
• Authors: Chenyu Zhang, Zhaozheng Yin, Ruwen Qin
• Abstract要約: 本稿では,視覚検査における自動構造条件評価のためのACF-Net(Attention-enhanced Co-interactive Fusion Network)を提案する。 ACF-Netは、検査画像中の要素の構造要素とセグメント表面欠陥を同時に解析することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.829332789132797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficiently monitoring the condition of civil infrastructures necessitates automating the structural condition assessment in visual inspection. This paper proposes an Attention-enhanced Co-interactive Fusion Network (ACF-Net) for automatic structural condition assessment in visual bridge inspection. The ACF-Net can simultaneously parse structural elements and segment surface defects on the elements in inspection images. It integrates two task-specific relearning subnets to extract task-specific features from an overall feature embedding and a co-interactive feature fusion module to capture the spatial correlation and facilitate information sharing between tasks. Experimental results demonstrate that the proposed ACF-Net outperforms the current state-of-the-art approaches, achieving promising performance with 92.11% mIoU for element parsing and 87.16% mIoU for corrosion segmentation on the new benchmark dataset Steel Bridge Condition Inspection Visual (SBCIV) testing set. An ablation study reveals the strengths of ACF-Net, and a case study showcases its capability to automate structural condition assessment. The code will be open-source after acceptance.
• Abstract（参考訳）: ヴィジュアルインスペクションにおける構造条件評価を自動化するために必要な土木インフラの状態を効率的に監視する。 本稿では,視覚ブリッジ検査における自動構造状態評価のための注意強化型協調型核融合ネットワーク(acf-net)を提案する。 ACF-Netは、検査画像中の要素の構造要素とセグメント表面欠陥を同時に解析することができる。 2つのタスク固有の再学習サブネットを統合し、全体的な特徴埋め込みからタスク固有の特徴を抽出し、空間的相関を捕捉し、タスク間の情報共有を容易にする。 実験結果から, acf-netは, 元素分析のための92.11%miouと, 新たなベンチマークデータセットであるsbcivテストセット上での腐食セグメント化のための87.16%miouで有望な性能を達成した。 ACF-Netの強みを明らかにするアブレーション研究と、構造条件評価を自動化する能力を示すケーススタディである。 コードは受理後にオープンソースになる。

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