セマンティックセグメンテーションを用いた下水道管渠内面の損傷抽出に係る精度検証

抄録

本研究では，下水道管渠内面の損傷をセマンティックセグメンテーションにより抽出するAIモデルを構築した．限られた学習データを用いて，AIモデルの性能向上を図るため，データ拡張を行った．下水道管渠内面の損傷抽出において，どのようなデータ拡張が有効であるか検討するため，いくつかのケースで精度検証を行った．その結果，データ拡張の優位性を確認し，コントラスト強調処理がAIモデルのロバスト性を高めるノイズとして寄与している可能性が示唆された．