CycleGAN を用いたレーダ画像からのコンクリート内部欠陥の幾何情報推定

抄録

著者らは，レーダ画像から pix2pix を用いてコンクリート内部の欠陥幾何情報を推定・可視化する手法を開発している．具体的には，まず，人工欠陥を，位置，寸法，角度を変えて配置した供試体を作製してレーダ画像を取得する．取得したデータを pix2pix に学習させ，レーダ画像から欠陥を含む断面画像を推定・可視化する手法である．同手法は，ある程度の推定性能を有するものの，学習データを準備することに多大なコストがかかるという課題があった．そこで本研究では，学習データをペアにする必要のない CycleGAN を用いて，学習データの生成コストの削減を試みた．検証の結果，提案手法は，pix2pix を用いた手法よりデータ生成コストを大幅に削減でき，定性的かつ定量的な評価から同程度以上の推定性能有することが分かった．