講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-02-22 16:45
Attention mapに対する確信度を考慮可能な深層学習を用いた変状分類の高精度化に関する検討 ○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 に対する確信度を考慮可能な深層学習を用いた変状分類の高精度化に関する検討を行う. 具体的に,非有効な Attention map の影響を軽減するために Attention map に対する確信度を用いる Confidence-aware attention mechanism を導入した Confidence-aware Attention Branch Network (ConfABN) を提案する. 確信度は Attention map 生成時の推定クラス確率のエントロピーから算出され,有効な Attention map を強く,非有効な Attention map を弱く用いた特徴マップの重み付けを可能とする. 提案手法は確信度の考慮により効果的に Attention mechanism を活用することで,最終的な推定において重要な領域のみに注目可能となり,高精度な変状分類を実現する. 本文の最後では,実際のインフラ施設の点検時の画像を用いた実験により,提案手法の有効性を検証する. |
(英) |
This paper presents a note on accurate distress classification using deep learning considering confidence in attention maps. Specifically, this paper proposes confidence-aware attention branch network (ConfABN), which introduces a confidence-aware attention mechanism that reduces the influence of ineffective attention maps by considering the corresponding confidence in the attention maps. The confidence can be calculated from the entropy of the estimated class probabilities in generating the attention map, and it enables the weighting of feature maps using the effective attention map strongly and the ineffective attention map weakly. ConfABN can effectively utilize the attention mechanism to focus more attention on the regions that are important for the final estimation by considering the confidence. Experiments using images taken during inspections of actual infrastructures verify 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 / 確信度 / Attention map / / / |
(英) |
Distress image / deterioration level estimation / deep learning / confidence / attention map / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-58, pp. 371-376, 2022年2月. |
資料番号 |
ME2022-58 |
発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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