Item type |
National Convention(1) |
公開日 |
2024-03-01 |
タイトル |
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タイトル |
AugMaxによる打音検査の汎化性能の向上 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工知能と認知科学 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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東海大 |
著者所属 |
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東海大 |
著者所属 |
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東海大 |
著者所属 |
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リテックエンジニアリング株式会社 |
著者所属 |
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法大 |
著者所属 |
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J-POWER設計コンサルタント |
著者名 |
熊田, 百花
鎮野, 智宏
尾関, 智子
新保, 弘
溝渕, 利明
野嶋, 潤一郎
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,コンクリート構造物の劣化と生産年齢人口の減少が問題視されている.そのため,今後大きな経済的負担と従事者不足が生じることが考えられる.コンクリートのひび割れを検出する方法に打音検査が広く用いられているが,技術者の熟練度により精度が安定しない.この課題に対し,打音をスカログラム画像に変換し機械学習を適用することで熟練技術者と同程度の判別精度を得ることができた.しかし,ある地域の打音データを学習したモデルを用いて他地域の打音データを判別した際,判別精度が上がらず汎化性能の獲得はできなかった.そこで本研究ではデータ拡張手法としてAugMaxを使用し,CNNにResNet18モデルを用いた際に汎化能力が向上するか検討する. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集
巻 2024,
号 1,
p. 287-288,
発行日 2024-03-01
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |