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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 65 - 73 (9page)
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 콘크리트 균열 이미지 데이터셋을 효율적으로 얻기 위한 합성곱 신경망 네트워크 학습 기반의 데이터 증강기법을 제안한다. 실제 콘크리트 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 얻기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 상황에 노출된 데이터셋 수집 문제를 본 논문에서는 벡터와 두께 기반의 데이터 증강 기법을 통해 비용과 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 또한 제안한 방법을 효율성을 입증하고자 U-Net기반의 균열 검출을 통해 다양한 장면에서 실험을 진행했고, IoU 정확도로 측정했을 때 모든 장면에서 성능이 향상되었다. 콘크리트 균열 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측된 경우의 비율이 약 25%였으나, 우리의 방법을 통해 데이터 증강을 했을 경우 잘못 예측된 비율이 3%까지 감소하였다.
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#Elastic distortion
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#콘크리트 균열
#데이터 증강
#학습 증강
#합성곱 신경망
#탄성왜곡
#균열 검출
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목차
- Abstract
- 요약
- I. Introduction
- II. Preliminaries
- III. The Proposed Scheme
- IV. Experiment and Results
- V. Conclusions
- REFERENCES
참고문헌
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