Fugu-MT 論文翻訳(概要): CrackSegDiff: Diffusion Probability Model-based Multi-modal Crack Segmentation

論文の概要: CrackSegDiff: Diffusion Probability Model-based Multi-modal Crack Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08100v1
Date: Sat, 12 Oct 2024 05:08:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 05:25:16.792423
Title: CrackSegDiff: Diffusion Probability Model-based Multi-modal Crack Segmentation
Title（参考訳）: CrackSegDiff:拡散確率モデルに基づくマルチモーダルき裂分離
Authors: Xiaoyan Jiang, Licheng Jiang, Anjie Wang, Kaiying Zhu, Yongbin Gao,
Abstract要約: 本稿では, クラックセグメンテーションのための新しいDPM手法であるCrackSegDiffを提案する。グローバルな特徴のためにTransformerを使用する従来の方法とは異なり,本手法ではVm-unet citeruan2024vmを用いて,元のデータの長距離情報を効率的に取得する。 FINDデータセット内の3種類のき裂画像セグメンテーションタスクに関する実験的評価は、CrackSegDiffが最先端の手法より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.534972596061796
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Integrating grayscale and depth data in road inspection robots could enhance the accuracy, reliability, and comprehensiveness of road condition assessments, leading to improved maintenance strategies and safer infrastructure. However, these data sources are often compromised by significant background noise from the pavement. Recent advancements in Diffusion Probabilistic Models (DPM) have demonstrated remarkable success in image segmentation tasks, showcasing potent denoising capabilities, as evidenced in studies like SegDiff \cite{amit2021segdiff}. Despite these advancements, current DPM-based segmentors do not fully capitalize on the potential of original image data. In this paper, we propose a novel DPM-based approach for crack segmentation, named CrackSegDiff, which uniquely fuses grayscale and range/depth images. This method enhances the reverse diffusion process by intensifying the interaction between local feature extraction via DPM and global feature extraction. Unlike traditional methods that utilize Transformers for global features, our approach employs Vm-unet \cite{ruan2024vm} to efficiently capture long-range information of the original data. The integration of features is further refined through two innovative modules: the Channel Fusion Module (CFM) and the Shallow Feature Compensation Module (SFCM). Our experimental evaluation on the three-class crack image segmentation tasks within the FIND dataset demonstrates that CrackSegDiff outperforms state-of-the-art methods, particularly excelling in the detection of shallow cracks. Code is available at https://github.com/sky-visionX/CrackSegDiff.
Abstract（参考訳）: 道路検査ロボットにおけるグレースケールおよび深度データの統合は、道路状況評価の正確性、信頼性、包括性を向上し、メンテナンス戦略の改善とインフラの安全性の向上につながる。しかし、これらのデータソースは、しばしば舗装からのかなりのバックグラウンドノイズによって妥協される。拡散確率モデル(DPM)の最近の進歩は、SegDiff \cite{amit2021segdiff}のような研究で証明されているように、画像分割タスクにおいて顕著な成功を見せている。これらの進歩にもかかわらず、現在のDPMベースのセグメンタは、元の画像データの可能性を完全には生かしていない。本稿では, フラクチャーセグメンテーションのための新しいDPM手法であるCrackSegDiffを提案する。本手法は,DPMによる局所特徴抽出とグローバル特徴抽出との相互作用を強化することにより,逆拡散過程を強化する。グローバルな特徴のためにTransformerを利用する従来の方法とは異なり,本手法ではVm-unet \cite{ruan2024vm}を用いて,元のデータの長距離情報を効率的に取得する。機能の統合は、Channel Fusion Module (CFM)とShallow Feature Compensation Module (SFCM)の2つの革新的なモジュールによってさらに洗練されている。 FINDデータセット内の3種類のき裂画像セグメンテーションタスクに関する実験的評価は、き裂SegDiffが最先端の手法、特に浅いき裂の検出に優れることを示す。コードはhttps://github.com/sky-visionX/CrackSegDiffで入手できる。

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