論文の概要: CrackCLF: Automatic Pavement Crack Detection based on Closed-Loop
Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11815v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 14:52:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 18:26:15.047658
- Title: CrackCLF: Automatic Pavement Crack Detection based on Closed-Loop
Feedback
- Title（参考訳）: CrackCLF:クローズドループフィードバックに基づく自動舗装き裂検出
- Authors: Chong Li, Zhun Fan, Ying Chen, Huibiao Lin, Laura Moretti, Giuseppe
Loprencipe, Weihua Sheng, Kelvin C. P. Wang
- Abstract要約: CrackCLFはニューラルネットワークモデルであり、自分でエラーを修正することを学習する。
提案されたCLFは、プラグアンドプレイモジュールとして定義することができ、異なるニューラルネットワークモデルに組み込んでパフォーマンスを改善することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.986335013488643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic pavement crack detection is an important task to ensure the
functional performances of pavements during their service life. Inspired by
deep learning (DL), the encoder-decoder framework is a powerful tool for crack
detection. However, these models are usually open-loop (OL) systems that tend
to treat thin cracks as the background. Meanwhile, these models can not
automatically correct errors in the prediction, nor can it adapt to the changes
of the environment to automatically extract and detect thin cracks. To tackle
this problem, we embed closed-loop feedback (CLF) into the neural network so
that the model could learn to correct errors on its own, based on generative
adversarial networks (GAN). The resulting model is called CrackCLF and includes
the front and back ends, i.e. segmentation and adversarial network. The front
end with U-shape framework is employed to generate crack maps, and the back end
with a multi-scale loss function is used to correct higher-order
inconsistencies between labels and crack maps (generated by the front end) to
address open-loop system issues. Empirical results show that the proposed
CrackCLF outperforms others methods on three public datasets. Moreover, the
proposed CLF can be defined as a plug and play module, which can be embedded
into different neural network models to improve their performances.
- Abstract（参考訳）: 舗装ひび割れの自動検出は,舗装の寿命における機能的性能を確保する上で重要な課題である。
ディープラーニング(DL)にインスパイアされたエンコーダデコーダフレームワークは,ひび割れ検出のための強力なツールである。
しかしながら、これらのモデルは通常、薄い亀裂を背景として扱う傾向があるオープンループ(OL)システムである。
一方、これらのモデルは予測の誤りを自動的に修正することはできず、環境の変化に適応してき裂を自動的に抽出し検出することができない。
この問題に対処するため,GAN(Generative Adversarial Network)に基づいて,ニューラルネットワークに閉ループフィードバック(CLF)を組み込んで,モデルが自身でエラーを修正することを学習した。
その結果得られたモデルはcrackclfと呼ばれ、前端と後端、すなわちセグメンテーションと逆ネットワークを含んでいる。
U字型フレームワークのフロントエンドはクラックマップを生成するために使用され、複数スケールのロス関数を持つバックエンドはラベルとクラックマップの高次不整合を補正してオープンループシステム問題に対処する。
実験の結果,提案したCrackCLFは3つの公開データセット上で他の手法よりも優れていた。
さらに、提案されたCLFはプラグアンドプレイモジュールとして定義することができ、異なるニューラルネットワークモデルに組み込んでパフォーマンスを改善することができる。
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