学習済のVision Transformerとニューラルネットワークを用いた粒径加積曲線の推定

抄録

土の粒度分布は粒径加積曲線で表せるが，粒径加積曲線を求めるためには粒度試験を実施する必要があり即時には完了しない．また，粒度試験を行わない手法として深層学習を用いた粒度分布推定手法が提案されているが，多くの訓練データ・学習時間・学習コストを要する点や，礫混じりの土に対応していない点で課題が残されている．本研究では，学習済のVision Transformerを使用し，少ない学習データで粒径加積曲線近似式のパラメータを推定する手法を構築する．提案手法では，土の分類に応じてパラメータ回帰モデルを使い分け，礫混じりの土にも対応する．土表面の画像に対して提案手法を適用し，短い学習時間で精度良く粒径加積曲線近似式のパラメータを推定できること，および礫混じりの土でも粒度分布を推定できることが確認された．