2023 年 4 巻 3 号 p. 807-814
本論文では,変状の種類(変状種)と進行度(劣化レベル)を同時に分類するマルチタスク分類手法を提案する.従来では,変状種毎に劣化レベルを分類するモデルの学習を行っていた.これに対し,提案手法では,学習時に変状種と劣化レベルを用いた損失の最小化を行うことで,あらかじめ画像に変状種を付与せずとも変状種の分類結果を考慮して劣化レベルを分類可能とする.本論文の最後では,実際に社会インフラに発生した変状を撮影した画像を用いた実験により,提案手法のモデルが変状種毎に構築したモデルに匹敵する劣化レベルの分類精度を達成可能であることを確認する.