論文の概要: MSEG-VCUQ: Multimodal SEGmentation with Enhanced Vision Foundation Models, Convolutional Neural Networks, and Uncertainty Quantification for High-Speed Video Phase Detection Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07463v4
• Date: Tue, 04 Feb 2025 19:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:50.731474
• Title: MSEG-VCUQ: Multimodal SEGmentation with Enhanced Vision Foundation Models, Convolutional Neural Networks, and Uncertainty Quantification for High-Speed Video Phase Detection Data
• Title（参考訳）: MSEG-VCUQ:高速ビデオ位相検出データのための拡張ビジョン基礎モデル、畳み込みニューラルネットワーク、不確実性定量化によるマルチモーダルセグメンテーション
• Authors: Chika Maduabuchi, Ericmoore Jossou, Matteo Bucci,
• Abstract要約: 高速ビデオ(HSV)位相検出(PD)セグメンテーションは, 産業プロセスにおける気相, 液相, マイクロ層相のモニタリングに重要である。 U-NetのようなCNNベースのモデルは、単純化されたシャドウグラフィーベースの2相流(TPF)解析に成功している。 MSEG-VCUQは、U-Net CNNとトランスフォーマーベースのSegment Anything Model(SAM)を統合し、セグメンテーション精度とクロスモーダリティの一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-speed video (HSV) phase detection (PD) segmentation is crucial for monitoring vapor, liquid, and microlayer phases in industrial processes. While CNN-based models like U-Net have shown success in simplified shadowgraphy-based two-phase flow (TPF) analysis, their application to complex HSV PD tasks remains unexplored, and vision foundation models (VFMs) have yet to address the complexities of either shadowgraphy-based or PD TPF video segmentation. Existing uncertainty quantification (UQ) methods lack pixel-level reliability for critical metrics like contact line density and dry area fraction, and the absence of large-scale, multimodal experimental datasets tailored to PD segmentation further impedes progress. To address these gaps, we propose MSEG-VCUQ. This hybrid framework integrates U-Net CNNs with the transformer-based Segment Anything Model (SAM) to achieve enhanced segmentation accuracy and cross-modality generalization. Our approach incorporates systematic UQ for robust error assessment and introduces the first open-source multimodal HSV PD datasets. Empirical results demonstrate that MSEG-VCUQ outperforms baseline CNNs and VFMs, enabling scalable and reliable PD segmentation for real-world boiling dynamics.
• Abstract（参考訳）: 高速ビデオ(HSV)位相検出(PD)セグメンテーションは, 産業プロセスにおける気相, 液相, マイクロ層相のモニタリングに重要である。 U-NetのようなCNNベースのモデルは、単純化されたシャドウグラフィーベースの2相フロー (TPF) 解析に成功しているが、複雑なHSV PDタスクへの応用はまだ探索されておらず、視覚基盤モデル (VFM) は、シャドウグラフィーベースまたはPD TPFビデオセグメンテーションの複雑さにまだ対処していない。 既存の不確実性定量化(UQ)法では、接触線密度や乾燥領域分画といった重要な指標に対する画素レベルの信頼性が欠如しており、PDセグメンテーションに適した大規模でマルチモーダルな実験データセットが存在しないことは、さらなる進歩を妨げる。 これらのギャップに対処するため,MSEG-VCUQを提案する。 このハイブリッドフレームワークは、U-Net CNNとトランスフォーマーベースのSegment Anything Model(SAM)を統合し、拡張されたセグメンテーション精度とクロスモーダリティの一般化を実現する。 提案手法は,ロバストなエラー評価のための系統的UQを導入し,オープンソースのマルチモーダルHSV PDデータセットを導入した。 実験の結果,MSEG-VCUQ はベースライン CNN や VFM よりも優れており,実世界の沸騰力学に対するスケーラブルで信頼性の高いPDセグメント化を実現している。

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