論文の概要: Revisiting Generative Adversarial Networks for Binary Semantic Segmentation on Imbalanced Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02245v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 19:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 21:18:06.858310
• Title: Revisiting Generative Adversarial Networks for Binary Semantic Segmentation on Imbalanced Datasets
• Title（参考訳）: 不均衡データセット上のバイナリセマンティックセマンティックセグメンテーションのための生成逆ネットワークの再検討
• Authors: Lei Xu and Moncef Gabbouj
• Abstract要約: 異常な舗装面条件検出は、舗装画像上の異常状態を表す画素を自動的に検出することを目的としている。 画素レベルでの舗装画像の異常領域検出のための条件付き生成適応ネットワークに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.538287907723713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomalous pavement surface conditions detection aims to detect pixels representing anomalous states, such as cracks, on pavement surface images automatically by algorithms. Recently, deep learning models have been intensively applied to related topics with outstanding performance. However, most existing deep learning-related solutions rarely achieve a stable performance on diverse datasets. To address this issue, in this work, we propose a deep learning framework based on conditional Generative Adversarial Networks for anomalous region detection on pavement images at the pixel level. In particular, the proposed framework is developed to enhance the generator's ability to estimate the probability feature map from heterogeneous inputs with two training stages and multiscale feature representation. Moreover, several attention mechanisms are incorporated into the proposed framework to mitigate the performance deterioration of model training on severely imbalanced datasets. We implement experiments on six accessible pavement datasets. Extensive qualitative and quantitative experiments demonstrate that the proposed framework can achieve SOTA results on these datasets efficiently and robustly.
• Abstract（参考訳）: 異常舗装表面条件検出は、アルゴリズムにより、ひび割れ等の異常状態を表す画素を自動的に検出することを目的としている。 近年,パフォーマンスに優れた関連トピックに対して,ディープラーニングモデルが集中的に適用されている。 しかし、既存のディープラーニング関連のソリューションの多くは、さまざまなデータセットで安定したパフォーマンスを達成することは滅多にない。 そこで本研究では,画素レベルでの舗装画像の異常領域検出のための条件付き生成逆ネットワークに基づく深層学習フレームワークを提案する。 特に,提案フレームワークは,2段階の学習段階とマルチスケールの特徴表現を有する異種入力から確率特徴写像を推定する能力を高めるために開発された。 さらに,重度不均衡データセットにおけるモデルトレーニングの性能低下を軽減するため,提案フレームワークにいくつかの注意機構が組み込まれている。 6つのアクセス可能な舗装データセットで実験を行う。 大規模定性的および定量的実験により,提案フレームワークはこれらのデータセット上でSOTA結果を効率よく,かつ堅牢に達成できることを示した。

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