論文の概要: Segmenting Wood Rot using Computer Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20137v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 13:17:59.023551
• Title: Segmenting Wood Rot using Computer Vision Models
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンモデルを用いた木根のセグメンテーション
• Authors: Roland Kammerbauer, Thomas H. Schmitt, Tobias Bocklet,
• Abstract要約: 木製丸太の欠陥を検出し,定量化し,局所化するAIモデルを提案する。 このモデルは品質管理プロセスを自動化し、より一貫性があり信頼性の高い品質評価を提供することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.265707417722819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the woodworking industry, a huge amount of effort has to be invested into the initial quality assessment of the raw material. In this study we present an AI model to detect, quantify and localize defects on wooden logs. This model aims to both automate the quality control process and provide a more consistent and reliable quality assessment. For this purpose a dataset of 1424 sample images of wood logs is created. A total of 5 annotators possessing different levels of expertise is involved in dataset creation. An inter-annotator agreement analysis is conducted to analyze the impact of expertise on the annotation task and to highlight subjective differences in annotator judgement. We explore, train and fine-tune the state-of-the-art InternImage and ONE-PEACE architectures for semantic segmentation. The best model created achieves an average IoU of 0.71, and shows detection and quantification capabilities close to the human annotators.
• Abstract（参考訳）: 木工業界では,原材料の品質評価に多大な労力を費やす必要がある。 本研究では,木製丸太の欠陥の検出,定量化,局所化を行うAIモデルを提案する。 このモデルは品質管理プロセスを自動化し、より一貫性があり信頼性の高い品質評価を提供することを目的としています。 この目的のために、木製丸太の1424枚のサンプル画像のデータセットを作成する。 データセット作成には、さまざまなレベルの専門知識を持つ合計5つのアノテータが関与している。 アノテーションタスクに対する専門知識の影響を分析し、アノテーション判断における主観的差異を明らかにするために、アノテーション間の合意分析を行う。 セマンティックセグメンテーションのための最先端のインターンイメージとONE-PEACEアーキテクチャを探索し、訓練し、微調整する。 生成した最良のモデルは平均IoU0.71で、人間のアノテータに近い検出と定量化能力を示す。

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