地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出
2022 年 3 巻 J2 号 p. 470-478
詳細
2022 年 3 巻 J2 号 p. 470-478
本文では，地下鉄トンネル点検時の技術者の一人称視点映像を用いた，Vision Transformerに基づく変状検出手法を提案する．提案手法では，大規模一般画像データセットで学習したVision Transformerに一人称視点映像より取得したフレームを用いてfine tuningを施すことにより，地下鉄トンネル内の変状検出を行う．さらに，Vision Transformerを自己教師あり学習手法であるDINOを用いて学習することにより，変状検出結果の判断根拠となるattention mapの生成を行う．以上により，提案手法は，変状検出の高精度化と検出結果の判断根拠の提示を実現する．本文の最後では，実際の技術者の一人称視点映像を用いた実験を行うことにより，提案手法の有効性を確認する．
