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講演抄録/キーワード
講演名 2021-02-18 11:35
Attention Mapを用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータ導入による高精度化の検討
小川直輝前田圭介小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) 本稿では,attention map を用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータの導入に基づく高精度化に関する検討を行う.具体的に,本論文では,マルチモーダルなデータを用いた変状画像の劣化レベル推定のため,correlation-aware attention branch network(CorABN)を提案する.CorABN では,変状画像から得られる画像特徴と,検査時に記録されたテキストデータから得られるテキスト特徴を協調利用することで,劣化レベル推定の高精度化を実現する.提案手法では,画像特徴と劣化レベル推定に有用な情報を有するテキスト特徴との相関を最大化することで,これらの相関を考慮した attention map を生成可能とする.また,最終的な推定では,アテンションメカニズムによって改良された画像特徴とともにテキスト特徴を利用することで,精度の向上を可能にする.CorABN は,推定精度と相関の両方に基づく損失を用いて,モデル全体を end-to-end に学習させることが可能である.本文の最後では,変状画像とそれに対応するテキストデータを用いた実験により,提案手法の有効性を確認する. 
(英) This paper presents a correlation-aware attention branch network (CorABN) using multi-modal data for deterioration level estimation of infrastructures. CorABN can collaboratively use visual features from distress images and text features from text data recorded at the inspection to improve the estimation accuracy. Specifically, by maximizing the correlation between the visual and text features that provide useful information for the deterioration level estimation, a correlation-aware attention map can be generated. Besides, the text features are also utilized in the final estimation along with visual features improved by the attention mechanism. With the losses based on both the estimation accuracy and the correlation, CorABN can train the entire model in an end-to-end manner. Experiments using distress images and their corresponding text data show the effectiveness of the proposed method.
キーワード (和) 変状画像 / 劣化レベル推定 / 深層学習 / 相関最大化 / attention map / / /  
(英) Distress image / deterioration level estimation / deep learning / correlation maximization / attention map / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-4, pp. 17-21, 2021年2月.
資料番号 ME2021-4 
発行日 2021-02-11 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2021-02-18 - 2021-02-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Attention Mapを用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータ導入による高精度化の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Note on Accurate Distress Image Classification of Road Structures Using Attention Map based on Text Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 変状画像 / Distress image  
キーワード(2)(和/英) 劣化レベル推定 / deterioration level estimation  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 相関最大化 / correlation maximization  
キーワード(5)(和/英) attention map / attention map  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 直輝 / Naoki Ogawa / オガワ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2021-02-18 11:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2021-4,ITE-ME2021-4,ITE-AIT2021-4 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.17-21 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2021-02-11,ITE-ME-2021-02-11,ITE-AIT-2021-02-11 


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