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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07205v3
• Date: Tue, 11 Mar 2025 12:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.296735
• Title: CrackESS: A Self-Prompting Crack Segmentation System for Edge Devices
• Title（参考訳）: CrackESS:エッジデバイスのための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: 本稿では,コンクリートひび割れの検出・分断を行う新しいシステムであるCrackESSを紹介する。 我々は,3つのデータセット(Khanhhaのデータセット,Crack500,CrackCR)で実験を行い,登山ロボットシステムにおけるCrackESSの有効性と有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.051837985130048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) is a sustainable and essential approach for infrastructure maintenance, enabling the early detection of structural defects. Leveraging computer vision (CV) methods for automated infrastructure monitoring can significantly enhance monitoring efficiency and precision. However, these methods often face challenges in efficiency and accuracy, particularly in complex environments. Recent CNN-based and SAM-based approaches have demonstrated excellent performance in crack segmentation, but their high computational demands limit their applicability on edge devices. This paper introduces CrackESS, a novel system for detecting and segmenting concrete cracks. The approach first utilizes a YOLOv8 model for self-prompting and a LoRA-based fine-tuned SAM model for crack segmentation, followed by refining the segmentation masks through the proposed Crack Mask Refinement Module (CMRM). We conduct experiments on three datasets(Khanhha's dataset, Crack500, CrackCR) and validate CrackESS on a climbing robot system to demonstrate the advantage and effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)は、インフラメンテナンスにおいて持続的で不可欠なアプローチであり、構造的欠陥の早期発見を可能にする。 自動化されたインフラストラクチャ監視のためのコンピュータビジョン(CV)手法を活用することで、監視効率と精度を大幅に向上させることができる。 しかし、これらの手法は、特に複雑な環境では、効率と精度の面で課題に直面していることが多い。 最近のCNNベースおよびSAMベースのアプローチは、クラックセグメンテーションにおいて優れた性能を示しているが、その高い計算要求はエッジデバイスへの適用性を制限している。 本稿では,コンクリートひび割れの検出・分断を行う新しいシステムであるCrackESSを紹介する。 このアプローチはまず、自己プロンピングにYOLOv8モデルとLoRAベースの細調整SAMモデルを使用し、続いて、提案されたクラックマスクリファインメントモジュール(CMRM)を介してセグメンテーションマスクを精錬する。 我々は,3つのデータセット(Khanhhaのデータセット,Crack500,CrackCR)で実験を行い,登山ロボットシステムにおけるCrackESSの有効性と有効性を示す。

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