Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision Mamba-based autonomous crack segmentation on concrete, asphalt, and masonry surfaces

論文の概要: Vision Mamba-based autonomous crack segmentation on concrete, asphalt, and masonry surfaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16518v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 10:47:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-06-25 15:14:19.642786
Title: Vision Mamba-based autonomous crack segmentation on concrete, asphalt, and masonry surfaces
Title（参考訳）: ビジョン・マンバを用いたコンクリート・アスファルト・石英表面の自律的き裂セグメンテーション
Authors: Zhaohui Chen, Elyas Asadi Shamsabadi, Sheng Jiang, Luming Shen, Daniel Dias-da-Costa,
Abstract要約: 本稿では, コンクリート, アスファルト, 石英表面のひび割れセグメンテーションのためのVision Mambaベースのフレームワークを提案する。 VMambaベースのエンコーダデコーダネットワークは、最大90.6%の低い浮動小数点演算で高解像度の画像入力を処理することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.023914201416672
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) and Transformers have shown advanced accuracy in crack detection under certain conditions. Yet, the fixed local attention can compromise the generalisation of CNNs, and the quadratic complexity of the global self-attention restricts the practical deployment of Transformers. Given the emergence of the new-generation architecture of Mamba, this paper proposes a Vision Mamba (VMamba)-based framework for crack segmentation on concrete, asphalt, and masonry surfaces, with high accuracy, generalisation, and less computational complexity. Having 15.6% - 74.5% fewer parameters, the encoder-decoder network integrated with VMamba could obtain up to 2.8% higher mDS than representative CNN-based models while showing about the same performance as Transformer-based models. Moreover, the VMamba-based encoder-decoder network could process high-resolution image input with up to 90.6% lower floating-point operations.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーは、特定の条件下でのき裂検出において高度な精度を示す。しかし、固定された局所的な注意はCNNの一般化を損なう可能性があり、グローバルな自己注意の二次的な複雑さはトランスフォーマーの実践的な展開を制限する。マンバの次世代アーキテクチャの出現を踏まえ, コンクリート, アスファルト, 石英表面のひび割れセグメンテーションのためのビジョンマンバ(VMamba)ベースのフレームワークを提案する。パラメータが15.6%から74.5%少ないため、VMambaと統合されたエンコーダデコーダネットワークは、Transformerベースのモデルと同等の性能を示しながら、CNNベースのモデルよりも最大2.8%高いmDSを得ることができた。さらに、VMambaベースのエンコーダデコーダネットワークは、最大90.6%の浮動小数点演算で高解像度の画像入力を処理することができる。

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