論文の概要: CrackSegFlow: Controllable Flow Matching Synthesis for Generalizable Crack Segmentation with a 50K Image-Mask Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03637v3
• Date: Sun, 11 Jan 2026 17:32:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 15:02:56.368684
• Title: CrackSegFlow: Controllable Flow Matching Synthesis for Generalizable Crack Segmentation with a 50K Image-Mask Benchmark
• Title（参考訳）: CrackSegFlow:50K画像マスクベンチマークによる一般化可能なき裂分割のための制御可能なフローマッチング合成
• Authors: Babak Asadi, Peiyang Wu, Mani Golparvar-Fard, Ramez Hajj,
• Abstract要約: CrackSegFlowは、マスクからの亀裂の合成画像をピクセルレベルのアライメントで描画する制御可能な合成法である。 以上の結果から,合成ペアの追加により,+5.37 mIoUと+5.13 F1のドメイン性能が向上し,ターゲットマスク統計によって誘導されるターゲット誘導クロスドメイン合成では+13.12 mIoUと+14.82 F1のドメイン性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27998963147546135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defect segmentation is central to computer vision based inspection of infrastructure assets during both construction and operation. However, deployment remains limited due to scarce pixel-level labels and domain shift across environments. We introduce CrackSegFlow, a controllable Flow Matching synthesis method that renders synthetic images of cracks from masks with pixel-level alignment. Our renderer combines topology-preserving mask injection with edge gating to maintain thin-structure continuity. Class-conditional FM samples masks for topology diversity, and CrackSegFlow renders aligned ground truth images from them. We further inject cracks onto crack-free backgrounds to diversify confounders and reduce false positives. Across five datasets and using a CNN-Transformer backbone, our results demonstrate that adding synthesized pairs improves in-domain performance by +5.37 mIoU and +5.13 F1, while target-guided cross-domain synthesis driven by target mask statistics adds +13.12 mIoU and +14.82 F1. We also release CSF-50K, a benchmark dataset comprising 50,000 image-mask pairs.
• Abstract（参考訳）: 欠陥セグメンテーションは、建設と運用の両方において、コンピュータビジョンに基づくインフラ資産の検査の中心である。 しかしながら、ピクセルレベルのラベルの不足や、環境間のドメインシフトのため、デプロイメントは制限されている。 本稿では,マスクからのひび割れの合成画像を画素レベルのアライメントで描画する制御可能なフローマッチング合成法であるCrackSegFlowを紹介する。 我々のレンダラーは、トポロジー保存マスクインジェクションとエッジゲーティングを組み合わせることで、薄膜の連続性を維持する。 クラス条件のFMサンプルは、トポロジーの多様性をマスクし、CrackSegFlowはそれらから整列した真理画像を描画する。 クラックのない背景にひび割れを注入して、共同ファウンダーを多様化させ、偽陽性を減らす。 5つのデータセットとCNN-Transformerのバックボーンを用いて、合成ペアの追加はドメイン内のパフォーマンスを+5.37 mIoUと+5.13 F1で改善する一方、ターゲットマスク統計によって駆動されるターゲット誘導クロスドメイン合成は+13.12 mIoUと+14.82 F1で向上することを示した。 また、5万のイメージマスクペアからなるベンチマークデータセットであるCSF-50Kもリリースしました。

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