論文の概要: Fine-tune vision foundation model for crack segmentation in civil infrastructures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04233v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 11:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:05:04.880247
• Title: Fine-tune vision foundation model for crack segmentation in civil infrastructures
• Title（参考訳）: 土木構造物におけるき裂分断の微視的基礎モデル
• Authors: Kang Ge and Chen Wang and Yutao Guo
• Abstract要約: 2人。 セグメンテーションにおける基礎モデルを微調整するために、効率的な微調整法、アダプタおよび低ランク適応が採用されている。 CrackSAMは、特に薄暗い照明、影、道路標識、建設継手、その他の干渉要因などの困難な条件において、顕著な優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.571185635085448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale foundation models have become the mainstream method in the field of deep learning, while in civil engineering, the scale of AI models is strictly limited. In this work, vision foundation model is introduced for crack segmentation. Two Parameter-efficient fine-tuning methods, adapter and low-rank adaptation, are adopted to fine-tune the foundation model in the field of semantic segmentation: Segment Anything Model (SAM). The fine-tuned model CrackSAM is much larger than all the existing crack segmentation models, but shows excellent performance. To test the zero-shot performance of the proposed method, two unique datasets related to road and exterior wall cracks are collected, annotated and open-sourced, in total 810 images. Comparative experiments are conducted with twelve mature semantic segmentation models. On datasets with artificial noise and previously unseen datasets, the performance of CrackSAM far exceeds that of all state-of-the-art models. CrackSAM exhibits remarkable superiority, particularly in challenging conditions such as dim lighting, shadows, road markings, construction joints, and other interference factors. Such cross-scenario results demonstrate the outstanding zero-shot capability of foundation models, and provide new ideas for the development of vision models in civil engineering.
• Abstract（参考訳）: 大規模基盤モデルはディープラーニングの分野で主流の手法となっているが、土木工学ではAIモデルの規模は厳しく制限されている。 本研究では, ひび割れ分断のための視覚基礎モデルを提案する。 セマンティックセグメンテーションの分野で基礎モデルを微調整するために,2つのパラメータ効率の良い微調整手法,アダプタと低ランク適応が採用された。 微調整されたモデルcracksamは、既存の全てのクラックセグメンテーションモデルよりもはるかに大きいが、優れた性能を示している。 提案手法のゼロショット性能をテストするために,道路および外壁のひび割れに関連する2つのユニークなデータセットを合計810画像にアノテートし,オープンソース化した。 12の成熟したセマンティクスセグメンテーションモデルを用いて比較実験を行った。 人工ノイズのあるデータセットや、以前は目に見えないデータセットでは、CrackSAMのパフォーマンスは、すべての最先端モデルのデータセットをはるかに上回っている。 CrackSAMは、特に薄暗い照明、影、道路標識、建設継手、その他の干渉要因などの困難な条件において、顕著な優位性を示す。 このようなクロスシナリオの結果は、基礎モデルの卓越したゼロショット能力を示し、土木工学におけるビジョンモデル開発のための新しいアイデアを提供する。

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