土木分野におけるAIの活用(2)

[CS15-23] Visual Explanation of Convolutional Neural Network Used in Tunnel Face Evaluation

〇Ryota Suzuki¹, Hiroaki Matsuda¹, Kiyoshi Kanematsu¹, Motohiro Utsunomiya¹ (1.Tobishima Corporation)

Keywords:Tunnel Face Evalation, Image Processing, Deep Learning, Convolutional Neural Network

深層学習は，時に数百万にも及ぶパラメータを調整（学習）することで自動化モジュールを得る手法であり，高い正確性を示すことから注目されている．しかし，そのパラメータの多さゆえに出力の根拠がわかりづらいことが課題である．それゆえ，深層学習の中身を説明しようとする試みも，今日では複数存在している．本研究は，そのような研究から生まれた計算手法の一つであるGrad-CAMを用いて，トンネル現場の切羽性状評価に導入している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を調査し，「CNNは地山のどこを見て一軸圧縮強度を判定しているのか」を可視化しものである．