[3Rin4-15] 背景の違いに対応したコンクリートひび割れ検出の汎化性能の検証
キーワード：深層学習、セマンティックセグメンテーション、ひび割れ検出、汎化性能
都市河川にはコンクリート護岸が大量に整備されており，その効率的な管理が求められている．そこで深層学習を用いた画像認識によるコンクリート護岸のひび割れ検出モデルが提案されている．しかし河川護岸にはブロック積みの方式などにより様々なバリエーションが存在するため，護岸のパターンに応じてモデルを作成する必要があった．本研究では背景画像の特徴量に着目し，未知の護岸パターンに対するひび割れ検出の精度向上を図ることを目的として，護岸のパターンの組み合わせやパラメータの違いによるひび割れ検出の比較実験を行った．その結果をもとに，複数の護岸パターンに適用可能な汎化性能の高いひび割れ検出モデル構築に必要なデータについて提案する．
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