論文の概要: Cut-and-Paste with Precision: a Content and Perspective-aware Data Augmentation for Road Damage Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18586v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 09:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 20:50:12.990254
• Title: Cut-and-Paste with Precision: a Content and Perspective-aware Data Augmentation for Road Damage Detection
• Title（参考訳）: 精度の高いカット・アンド・ペースト:道路損傷検出のための内容と視認性データ強化
• Authors: Punnawat Siripathitti, Florent Forest, Olga Fink,
• Abstract要約: 道路の損傷は、道路インフラの完全性、安全性、耐久性に重大な課題をもたらす可能性がある。 近年、道路監視アプリケーションにおいて、画像に基づく損傷検出のための様々なデータ駆動手法が研究されている。 本稿では、コンテンツ認識(すなわち、画像中の道路の真の位置を考える)と視点認識(すなわち、注入された損傷と対象画像との視点の差を考慮する)の両面から改善されたカット・アンド・ペースト増強手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.939858158928473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Damage to road pavement can develop into cracks, potholes, spallings, and other issues posing significant challenges to the integrity, safety, and durability of the road structure. Detecting and monitoring the evolution of these damages is crucial for maintaining the condition and structural health of road infrastructure. In recent years, researchers have explored various data-driven methods for image-based damage detection in road monitoring applications. The field gained attention with the introduction of the Road Damage Detection Challenge (RDDC2018), encouraging competition in developing object detectors on street-view images from various countries. Leading teams have demonstrated the effectiveness of ensemble models, mostly based on the YOLO and Faster R-CNN series. Data augmentations have also shown benefits in object detection within the computer vision field, including transformations such as random flipping, cropping, cutting out patches, as well as cut-and-pasting object instances. Applying cut-and-paste augmentation to road damages appears to be a promising approach to increase data diversity. However, the standard cut-and-paste technique, which involves sampling an object instance from a random image and pasting it at a random location onto the target image, has demonstrated limited effectiveness for road damage detection. This method overlooks the location of the road and disregards the difference in perspective between the sampled damage and the target image, resulting in unrealistic augmented images. In this work, we propose an improved Cut-and-Paste augmentation technique that is both content-aware (i.e. considers the true location of the road in the image) and perspective-aware (i.e. takes into account the difference in perspective between the injected damage and the target image).
• Abstract（参考訳）: 道路舗装の損傷は、亀裂、穴、スポーリングなどの問題に発展し、道路構造物の完全性、安全性、耐久性に重大な課題を生んでいる。 道路インフラストラクチャの状況と構造的健全性を維持するためには,これらの損傷の進化を検知し,監視することが不可欠である。 近年、道路監視アプリケーションにおいて、画像に基づく損傷検出のための様々なデータ駆動手法が研究されている。 道路被害検知チャレンジ(RDDC2018)の実施で注目され、様々な国のストリートビュー画像における物体検出装置の競争を奨励した。 リードチームは、主にYOLOとFaster R-CNNシリーズに基づいて、アンサンブルモデルの有効性を実証してきた。 データ拡張はまた、ランダムなフリップ、トリミング、パッチのカット、カット&ペーストのオブジェクトインスタンスなどの変換を含む、コンピュータビジョンフィールド内のオブジェクト検出のメリットも示している。 道路の損傷に対するカット・アンド・ペーストの適用は、データの多様性を高めるための有望なアプローチであるようだ。 しかし、ランダムな画像からオブジェクトのインスタンスをサンプリングし、対象画像にランダムな位置に貼り付ける標準的なカット・アンド・ペースト技術は、道路損傷検出に限られた効果を示した。 本手法は, 道路の位置を見落とし, サンプル画像と対象画像との視点差を無視し, 非現実的な拡張画像を生成する。 本研究では、コンテンツ認識(画像中の道路の真の位置を考慮)と視点認識(インジェクションされた損傷と対象画像の視点の違いを考慮)の両方を考慮したカット・アンド・ペースト向上手法を提案する。

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