論文の概要: ALBERT: Advanced Localization and Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Automotive Damage Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10524v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 09:40:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.673647
• Title: ALBERT: Advanced Localization and Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Automotive Damage Evaluation
• Title（参考訳）: ALBERT: 自動車損傷評価のためのトランスフォーマからの高度局所化と双方向エンコーダ表現
• Authors: Teerapong Panboonyuen,
• Abstract要約: ALBERTは、総合的な車の損傷と部分のセグメンテーションのために特別に設計されたインスタンスセグメンテーションモデルである。 このモデルは、損傷を26のタイプに分類し、7つの偽の損傷変種と61の異なる自動車部品を識別する、大規模で豊富な注釈付き自動車データセットに基づいて訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces ALBERT, an instance segmentation model specifically designed for comprehensive car damage and part segmentation. Leveraging the power of Bidirectional Encoder Representations, ALBERT incorporates advanced localization mechanisms to accurately identify and differentiate between real and fake damages, as well as segment individual car parts. The model is trained on a large-scale, richly annotated automotive dataset that categorizes damage into 26 types, identifies 7 fake damage variants, and segments 61 distinct car parts. Our approach demonstrates strong performance in both segmentation accuracy and damage classification, paving the way for intelligent automotive inspection and assessment applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動車の包括的損傷と部分分割に特化して設計されたインスタンスセグメンテーションモデルであるALBERTを紹介する。 双方向エンコーダ表現の力を活用して、ALBERTは、実際の損傷と偽の損傷を正確に識別し区別する高度なローカライゼーション機構と、個々の自動車部品を分割する。 このモデルは、損傷を26のタイプに分類し、7つの偽の損傷変種と61の異なる自動車部品を識別する、大規模で豊富な注釈付き自動車データセットに基づいて訓練されている。 本手法はセグメンテーションの精度と損傷分類の両面で高い性能を示し,インテリジェントな自動車検査および評価応用の道を開いた。

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