論文の概要: Modeling & Evaluating the Performance of Convolutional Neural Networks for Classifying Steel Surface Defects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14583v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 08:14:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 18:37:49.066032
- Title: Modeling & Evaluating the Performance of Convolutional Neural Networks for Classifying Steel Surface Defects
- Title（参考訳）: 鋼表面欠陥分類のための畳み込みニューラルネットワークのモデル化と性能評価
- Authors: Nadeem Jabbar Chaudhry, M. Bilal Khan, M. Javaid Iqbal, Siddiqui Muhammad Yasir,
- Abstract要約: 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により画像分類タスクにおける顕著な識別率が達成されている。
DenseNet201は、NEUデータセットで最大の検出率を示し、98.37%に低下した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, outstanding identification rates in image classification tasks were achieved by convolutional neural networks (CNNs). to use such skills, selective CNNs trained on a dataset of well-known images of metal surface defects captured with an RGB camera. Defects must be detected early to take timely corrective action due to production concerns. For image classification up till now, a model-based method has been utilized, which indicated the predicted reflection characteristics of surface defects in comparison to flaw-free surfaces. The problem of detecting steel surface defects has grown in importance as a result of the vast range of steel applications in end-product sectors such as automobiles, households, construction, etc. The manual processes for detections are time-consuming, labor-intensive, and expensive. Different strategies have been used to automate manual processes, but CNN models have proven to be the most effective rather than image processing and machine learning techniques. By using different CNN models with fine-tuning, easily compare their performance and select the best-performing model for the same kinds of tasks. However, it is important that using different CNN models either from fine tuning can be computationally expensive and time-consuming. Therefore, our study helps the upcoming researchers to choose the CNN without considering the issues of model complexity, performance, and computational resources. In this article, the performance of various CNN models with transfer learning techniques are evaluated. These models were chosen based on their popularity and impact in the field of computer vision research, as well as their performance on benchmark datasets. According to the outcomes, DenseNet201 outperformed the other CNN models and had the greatest detection rate on the NEU dataset, falling in at 98.37 percent.
- Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により,画像分類タスクにおける顕著な識別率が達成されている。
このようなスキルを使用するために、選択的なCNNは、RGBカメラでキャプチャされた金属表面欠陥のよく知られた画像のデータセットに基づいて訓練された。
欠陥は、生産上の懸念により、タイムリーな修正措置を取るために早期に検出されなければならない。
これまでの画像分類では、欠陥のない面に比べて表面欠陥の予測反射特性を示すモデルベース手法が用いられている。
自動車、家庭、建設などエンドプロダクティビティ分野における鉄鋼応用の広範化に伴い、鉄鋼表面欠陥検出の課題が重要になってきている。
検出のための手作業のプロセスは、時間がかかり、労働集約的であり、高価である。
手動プロセスの自動化にはさまざまな戦略が使用されているが、CNNモデルは画像処理や機械学習技術よりも効果的であることが証明されている。
微調整の異なるCNNモデルを使用することで、それらの性能を簡単に比較し、同じ種類のタスクに対して最高のパフォーマンスモデルを選択することができる。
しかし、微調整から異なるCNNモデルを使用することは、計算コストと時間を要することが重要である。
そこで本研究では,モデル複雑度,性能,計算資源の問題を考慮せずに,今後の研究者がCNNを選択することを支援する。
本稿では,移動学習技術を用いた各種CNNモデルの性能評価を行う。
これらのモデルは、コンピュータビジョン研究の分野における人気と影響、およびベンチマークデータセットのパフォーマンスに基づいて選ばれた。
結果によると、DenseNet201は他のCNNモデルよりも優れており、NEUデータセット上で最大の検出レートを有し、98.37%に低下した。
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