マクロスケールの破壊面セグメンテーションにおける構造的類似性を考慮したセミ教師あり学習

Core Concepts

本研究では、材料、試験片の種類、および撮影条件の違いを考慮した3つのデータセットを用いて、深層学習モデルによるマクロスケールの破壊面セグメンテーションの手法を確立した。構造的類似性の違いに応じて、ラベル付きデータ量を大幅に削減しつつ、頑健で一般化性の高いモデルを訓練することができた。また、得られたモデルを用いて初期き裂長さの自動測定を行い、従来の手動測定と同等の精度を達成した。

Abstract

本研究では、マクロスケールの破壊面セグメンテーションのためのセミ教師あり学習フレームワークを開発した。 材料、試験片の種類、撮影条件の異なる3つのデータセット(均質、異質、調和)を作成し、構造的類似性の違いが及ぼす影響を分析した。 弱い-強い一貫性正則化を用いたセミ教師あり学習手法を実装し、ラベル付きデータ量を大幅に削減しつつ、頑健で一般化性の高いモデルを訓練することができた。 訓練したモデルを用いて初期き裂長さの自動測定を行い、従来の手動測定と同等の精度を達成した。

Stats

均質データセットでは、側溝、疲労予き裂、脆性破壊の各クラスで90%以上のIoUを達成した。 異質データセットでは、側溝、侵食切欠き、疲労予き裂、脆性破壊の各クラスで90%以上のIoUを達成した。 調和データセットでは、側溝、侵食切欠き、疲労予き裂、脆性破壊の各クラスで90%以上のIoUを達成した。

Quotes

"本研究では、材料、試験片の種類、および撮影条件の違いを考慮した3つのデータセットを用いて、深層学習モデルによるマクロスケールの破壊面セグメンテーションの手法を確立した。" "構造的類似性の違いに応じて、ラベル付きデータ量を大幅に削減しつつ、頑健で一般化性の高いモデルを訓練することができた。" "得られたモデルを用いて初期き裂長さの自動測定を行い、従来の手動測定と同等の精度を達成した。"

Key Insights Distilled From

Macroscale fracture surface segmentation via semi-supervised learning considering the structural similarity

by Joha... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18337.pdf

Deeper Inquiries

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