論文の概要: Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02866v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 16:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:52:09.846303
• Title: Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil Infrastructure
• Title（参考訳）: ハイブリッドセグメンタ:土木インフラにおける微細き裂の自動分離へのハイブリッドアプローチ
• Authors: June Moh Goo, Xenios Milidonis, Alessandro Artusi, Jan Boehm, Carlo Ciliberto,
• Abstract要約: エンコーダ・デコーダをベースとした手法であるHybrid-Segmentorを導入する。 これにより、モデルは、様々な種類の形状、表面、き裂の大きさを区別する一般化能力を向上させることができる。 提案モデルは,5つの測定基準(精度0.971,精度0.804,リコール0.744,F1スコア0.770,IoUスコア0.630)で既存ベンチマークモデルより優れ,最先端の状態を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.2025114590481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Detecting and segmenting cracks in infrastructure, such as roads and buildings, is crucial for safety and cost-effective maintenance. In spite of the potential of deep learning, there are challenges in achieving precise results and handling diverse crack types. With the proposed dataset and model, we aim to enhance crack detection and infrastructure maintenance. We introduce Hybrid-Segmentor, an encoder-decoder based approach that is capable of extracting both fine-grained local and global crack features. This allows the model to improve its generalization capabilities in distinguish various type of shapes, surfaces and sizes of cracks. To keep the computational performances low for practical purposes, while maintaining the high the generalization capabilities of the model, we incorporate a self-attention model at the encoder level, while reducing the complexity of the decoder component. The proposed model outperforms existing benchmark models across 5 quantitative metrics (accuracy 0.971, precision 0.804, recall 0.744, F1-score 0.770, and IoU score 0.630), achieving state-of-the-art status.
• Abstract（参考訳）: 道路や建物などのインフラの亀裂の検出と分断は、安全と費用対効果の維持に不可欠である。 ディープラーニングの可能性にもかかわらず、正確な結果の達成と多様なクラックタイプの処理には課題がある。 提案するデータセットとモデルにより, ひび割れ検出とインフラ整備の強化を図る。 エンコーダ・デコーダをベースとした手法であるHybrid-Segmentorを導入する。 これにより、モデルは、様々な種類の形状、表面、き裂の大きさを区別する一般化能力を向上させることができる。 モデルの一般化能力を高く保ちながら,実用目的の計算性能を低く抑えるため,デコーダコンポーネントの複雑さを低減しつつ,エンコーダレベルで自己注意モデルを組み込む。 提案モデルは,5つの測定基準(精度0.971,精度0.804,リコール0.744,F1スコア0.770,IoUスコア0.630)で既存ベンチマークモデルより優れ,最先端の状態を達成している。

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