[CS15-08] 画像生成データ拡張によるひび割れ領域検出の精度分析
キーワード：領域検出（セグメンテーション）、橋梁、診断、コンクリートひび割れ、画像生成、データ拡張
橋梁の維持管理では,状態把握する点検と措置の緊急性を判断する的確な診断が重要である．5年サイクルの点検に,経年変化を効率よく自動把握するためにAIの活用が求められている.
本稿では,橋梁の損傷の内,ひび割れを対象に,自動的に領域検出する解法の精度向上を目指した.ひび割れ領域の検出手法において,深層学習が抜群の精度を発揮しているが,更なる精度向上に決め手を欠いている.本稿では,コンクリートひび割れの損傷画像を生成し,教師画像とラベルの画像空間を拡張することで,ひび割れ領域検出の精度向上を試みた.その結果,代表的な解法で,F1,mIoUの精度指標が改善した.
本稿では,橋梁の損傷の内,ひび割れを対象に,自動的に領域検出する解法の精度向上を目指した.ひび割れ領域の検出手法において,深層学習が抜群の精度を発揮しているが,更なる精度向上に決め手を欠いている.本稿では,コンクリートひび割れの損傷画像を生成し,教師画像とラベルの画像空間を拡張することで,ひび割れ領域検出の精度向上を試みた.その結果,代表的な解法で,F1,mIoUの精度指標が改善した.
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