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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

AugMaxによる打音検査の汎化性能の向上

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235987
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235987
7474cf67-b20f-4d75-8cce-2089e731429d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4Q-01.pdf IPSJ-Z86-4Q-01.pdf (372.5 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル AugMaxによる打音検査の汎化性能の向上
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東海大
著者所属
東海大
著者所属
東海大
著者所属
リテックエンジニアリング株式会社
著者所属
法大
著者所属
J-POWER設計コンサルタント
著者名 熊田, 百花

× 熊田, 百花

熊田, 百花

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鎮野, 智宏

× 鎮野, 智宏

鎮野, 智宏

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尾関, 智子

× 尾関, 智子

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新保, 弘

× 新保, 弘

新保, 弘

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溝渕, 利明

× 溝渕, 利明

溝渕, 利明

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野嶋, 潤一郎

× 野嶋, 潤一郎

野嶋, 潤一郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
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
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:26:22.151859
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