論文の概要: A Large-scale Evaluation of Pretraining Paradigms for the Detection of
Defects in Electroluminescence Solar Cell Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17611v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 15:37:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 15:47:05.057695
- Title: A Large-scale Evaluation of Pretraining Paradigms for the Detection of
Defects in Electroluminescence Solar Cell Images
- Title（参考訳）: エレクトロルミネッセンス太陽電池画像における欠陥検出のための事前学習パラダイムの大規模評価
- Authors: David Torpey and Lawrence Pratt and Richard Klein
- Abstract要約: この研究は、太陽電池欠陥検出のための様々な事前学習手法の大規模評価とベンチマークである。
セマンティックセグメンテーション、半教師あり学習、そして2つの自己教師あり技術を用いて教師あり訓練を網羅する。
我々はSCDDのための新しい最先端技術を実現し、特定の事前学習スキームが、表現不足のクラスにおいて優れたパフォーマンスをもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.729242965449096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pretraining has been shown to improve performance in many domains, including
semantic segmentation, especially in domains with limited labelled data. In
this work, we perform a large-scale evaluation and benchmarking of various
pretraining methods for Solar Cell Defect Detection (SCDD) in
electroluminescence images, a field with limited labelled datasets. We cover
supervised training with semantic segmentation, semi-supervised learning, and
two self-supervised techniques. We also experiment with both in-distribution
and out-of-distribution (OOD) pretraining and observe how this affects
downstream performance. The results suggest that supervised training on a large
OOD dataset (COCO), self-supervised pretraining on a large OOD dataset
(ImageNet), and semi-supervised pretraining (CCT) all yield statistically
equivalent performance for mean Intersection over Union (mIoU). We achieve a
new state-of-the-art for SCDD and demonstrate that certain pretraining schemes
result in superior performance on underrepresented classes. Additionally, we
provide a large-scale unlabelled EL image dataset of $22000$ images, and a
$642$-image labelled semantic segmentation EL dataset, for further research in
developing self- and semi-supervised training techniques in this domain.
- Abstract（参考訳）: プレトレーニングは、セマンティックセグメンテーションを含む多くのドメイン、特にラベル付きデータに制限のあるドメインのパフォーマンスを改善することが示されている。
本研究では,限られたラベル付きデータセットを持つフィールドであるエレクトロルミネッセンス画像において,太陽電池欠陥検出(SCDD)のための様々な事前学習手法の大規模評価とベンチマークを行う。
我々は,教師付き学習を意味セグメンテーション,半教師付き学習,および2つの自己教師付き技法でカバーする。
また,分布内および分布外(OOD)の事前学習実験を行い,それが下流のパフォーマンスに与える影響を観察する。
その結果,大規模なOODデータセット(COCO),大規模なOODデータセット(ImageNet),半教師付き事前トレーニング(CCT)による自己指導型プレトレーニングが,平均的インターセクション(mIoU)に対して統計的に等価な性能を示すことがわかった。
我々はSCDDのための新しい最先端技術を実現し、特定の事前学習スキームが表現不足のクラスにおいて優れたパフォーマンスをもたらすことを示す。
さらに,この領域における自己教師付きおよび半教師付きトレーニング手法の開発に関するさらなる研究のために,22,000ドルの大規模無ラベルel画像データセットと662ドルの画像ラベル付きセマンティックセグメンテーションelデータセットを提供する。
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