Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crack-EdgeSAM Self-Prompting Crack Segmentation System for Edge Devices

論文の概要: Crack-EdgeSAM Self-Prompting Crack Segmentation System for Edge Devices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07205v1
Date: Tue, 10 Dec 2024 05:50:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-11 14:37:56.776514
Title: Crack-EdgeSAM Self-Prompting Crack Segmentation System for Edge Devices
Title（参考訳）: エッジデバイス用クラック・エッジSAMセルフプロンピング・クラック・セグメンテーションシステム
Authors: Yingchu Wang, Ji He, Shijie Yu,
Abstract要約: Crack-EdgeSAMは、プロンプトボックスを生成するためにYOLOv8を統合するセルフプロンプトクラックセグメンテーションシステムである。このシステムは1024×1024ピクセルの画像を、私たちのPC上で46FPS、Jetson Orin Nanoで8FPSで処理します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.051837985130048
License:
Abstract: Structural health monitoring (SHM) is essential for the early detection of infrastructure defects, such as cracks in concrete bridge pier. but often faces challenges in efficiency and accuracy in complex environments. Although the Segment Anything Model (SAM) achieves excellent segmentation performance, its computational demands limit its suitability for real-time applications on edge devices. To address these challenges, this paper proposes Crack-EdgeSAM, a self-prompting crack segmentation system that integrates YOLOv8 for generating prompt boxes and a fine-tuned EdgeSAM model for crack segmentation. To ensure computational efficiency, the method employs ConvLoRA, a Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) technique, along with DiceFocalLoss to fine-tune the EdgeSAM model. Our experimental results on public datasets and the climbing robot automatic inspections demonstrate that the system achieves high segmentation accuracy and significantly enhanced inference speed compared to the most recent methods. Notably, the system processes 1024 x 1024 pixels images at 46 FPS on our PC and 8 FPS on Jetson Orin Nano.
Abstract（参考訳）: 構造物の健全性モニタリング(SHM)は,コンクリート橋脚の亀裂などのインフラ欠陥の早期発見に不可欠である。複雑な環境では効率と正確さの課題に直面します Segment Anything Model (SAM) はセグメンテーション性能が優れているが、その計算要求はエッジデバイス上のリアルタイムアプリケーションに適していることを制限している。これらの課題に対処するために, YOLOv8 を利用してプロンプトボックスを生成するセルフプロンプトクラックセグメンテーションシステムである Crack-EdgeSAM と, き裂セグメンテーションのための微調整EdgeSAM モデルを提案する。計算効率を確保するために、パラメータ効率の良い微細チューニング(PEFT)技術であるConvLoRAとDiceFocalLossを用いてEdgeSAMモデルを微調整する。公開データセットとクライミングロボットによる自動検査実験の結果,最新の手法と比較して高いセグメンテーション精度と推論速度の向上が得られた。特に、このシステムはPC上で46FPS、Jetson Orin Nanoで8FPSで1024×1024ピクセルの画像を処理しています。

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