#493
summarized by : Teppei Kurita
Sewer-ML: A Multi-Label Sewer Defect Classification Dataset and Benchmark

どんな論文か?

下水道は欠陥検査が手作業で行われるため、現代で最もコストのかかるインフラの一つである。そこで欠陥分類のための新しい大規模データセットを生成・提供。
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新規性

デンマークの3つの電力会社のプロの下水道検査員が9年間で撮影した130万枚のアノテーションつき画像から構成。また計12の欠陥分類アルゴリズムを比較・評価し、新しいベンチマークとなる手法を開発。

結果

ベンチマークアルゴリズムは、F2CIWスコア55.11%、F1Normalスコア90.94%を達成。

その他(なぜ通ったか?等)

国によってインフラの違いがどれくらいあるのか気になる、日本の下水道に対して使い物になるのか。 [Project Page] https://vap.aau.dk/sewer-ml/