Conditional Pavement Crack Data Generation for Selective Data Augmentation Using GANs
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of Deep Learning techniques for automated crack detection is hindered by the lack of high-quality, balanced training datasets, a common issue resulting in detection bias and overfitting in model training. Data imbalances, where certain crack types predominate, cause detection bias and overfitting. This study addresses these challenges by implementing Conditional Wasserstein Generative Adversarial Networks (C-WGAN-GP) to selectively generate high-quality and diverse synthetic pavement crack images that augment underrepresented crack types. Images from Crack500 and CrackForest datasets were annotated and categorized into transverse, longitudinal, and alligator cracks. The contributions of the paper are (1) implementing an augmentation solution that selectively generates diverse and realistic pavement crack images, (2) solving mode collapse and training instability, common issues in training GAN models (3) and demonstrating that training with the GAN-augmented dataset improved classification metrics by 5% and achieved an overall accuracy of 83.33%. This approach not only mitigates data imbalance in the field, but also enhances the accuracy and capabilities of AI-driven pavement maintenance solutions
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».