Fugu-MT 論文翻訳(概要): PV-S3: Advancing Automatic Photovoltaic Defect Detection using Semi-Supervised Semantic Segmentation of Electroluminescence Images

論文の概要: PV-S3: Advancing Automatic Photovoltaic Defect Detection using Semi-Supervised Semantic Segmentation of Electroluminescence Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13693v1
Date: Sun, 21 Apr 2024 15:42:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 17:52:05.982664
Title: PV-S3: Advancing Automatic Photovoltaic Defect Detection using Semi-Supervised Semantic Segmentation of Electroluminescence Images
Title（参考訳）: PV-S3:セミスーパービジョンによるエレクトロルミネッセンス画像のセマンティックセグメンテーションによる自動太陽電池欠陥検出の改善
Authors: Abhishek Jha, Yogesh Rawat, Shruti Vyas,
Abstract要約: エレクトロルミネッセンス(EL)イメージングを用いた従来の健康チェックは高価で論理的に難しい。現在の自動化アプローチでは、大規模な専門家のラベル付けが必要です。 EL画像における欠陥のセマンティックセグメンテーションのためのセミスーパーバイズドラーニング手法であるPV-S3を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.42097399791863
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Photovoltaic (PV) systems allow us to tap into all abundant solar energy, however they require regular maintenance for high efficiency and to prevent degradation. Traditional manual health check, using Electroluminescence (EL) imaging, is expensive and logistically challenging making automated defect detection essential. Current automation approaches require extensive manual expert labeling, which is time-consuming, expensive, and prone to errors. We propose PV-S3 (Photovoltaic-Semi Supervised Segmentation), a Semi-Supervised Learning approach for semantic segmentation of defects in EL images that reduces reliance on extensive labeling. PV-S3 is a Deep learning model trained using a few labeled images along with numerous unlabeled images. We introduce a novel Semi Cross-Entropy loss function to train PV-S3 which addresses the challenges specific to automated PV defect detection, such as diverse defect types and class imbalance. We evaluate PV-S3 on multiple datasets and demonstrate its effectiveness and adaptability. With merely 20% labeled samples, we achieve an absolute improvement of 9.7% in IoU, 29.9% in Precision, 12.75% in Recall, and 20.42% in F1-Score over prior state-of-the-art supervised method (which uses 100% labeled samples) on UCF-EL dataset (largest dataset available for semantic segmentation of EL images) showing improvement in performance while reducing the annotation costs by 80%.
Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)システムにより、豊富な太陽エネルギーを利用できるが、高い効率と劣化防止のためには定期的なメンテナンスが必要である。エレクトロルミネッセンス(EL)イメージングを用いた従来の手動健康チェックは高価で、論理的には自動欠陥検出が不可欠である。現在の自動化アプローチでは、大規模な手作業による専門家のラベル付けが必要になります。 EL画像における欠陥のセマンティックセグメンテーションのための半教師付き学習手法であるPV-S3(Photovoltaic-Semi Supervised Segmentation)を提案する。 PV-S3は、ラベル付きイメージと多数のラベル付きイメージを使用してトレーニングされたディープラーニングモデルである。本稿では,多様な欠陥タイプやクラス不均衡など,自動PV欠陥検出に特有の課題に対処する,PV-S3の訓練用セミクロスエントロピー損失関数を提案する。 PV-S3を複数のデータセット上で評価し,その有効性と適応性を示す。単に20%のラベル付きサンプルでIoUが9.7%、精度が29.9%、リコールが12.75%、F1-Scoreが20.42%という絶対的な改善を実現した。

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