Leveraging Saliency in Single-Stage Multi-Label Concrete Defect Detection Using Unmanned Aerial Vehicle Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Visual inspection of concrete structures using Unmanned Areal Vehicle (UAV) imagery is a challenging task due to the variability of defects’ size and appearance. This paper proposes a high-performance model for automatic and fast detection of bridge concrete defects using UAV-acquired images. Our method, coined the Saliency-based Multi-label Defect Detector (SMDD-Net), combines pyramidal feature extraction and attention through a one-stage concrete defect detection model. The attention module extracts local and global saliency features, which are scaled and integrated with the pyramidal feature extraction module of the network using the max-pooling, multiplication, and residual skip connections operations. This has the effect of enhancing the localisation of small and low-contrast defects, as well as the overall accuracy of detection in varying image acquisition ranges. Finally, a multi-label loss function detection is used to identify and localise overlapping defects. The experimental results on a standard dataset and real-world images demonstrated the performance of SMDD-Net with regard to state-of-the-art techniques. The accuracy and computational efficiency of SMDD-Net make it a suitable method for UAV-based bridge structure inspection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».