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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 327 - 339 (13page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.4.327
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The detection of surface defects in the steel manufacturing process is a very important issue in terms of quality assurance and facility management. Recently, many studies have been conducted to improve the performance of detection by applying deep learning models. However, it is still difficult to detect surface defects because of class imbalance problem. In this study, we propose a deep learning model using object-level data augmentation method to improve the detection accuracy of steel sheet surface defect images with class imbalance. We demonstrated the usefulness and applicability of the proposed method by conducting various experiments using Severstal steel defect detection dataset. We applied various deep learning model architectures to the proposed method and proved that its performance was improved compared to the model using existing image-level data augmentation method. Further, the experimental results showed that the proposed method especially improves the defect detection performance of minor classes.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Damacharla, P., Rao, A., Ringenberg, J., and Javaid, A. Y. (2021), TLU-Net: A Deep Learning Approach for Automatic Steel Surface Defect Detection, 2021 International Conference on Applied Artificial Intelligence (ICAPAI), IEEE, 1-6.
DeVries, T. and Taylor, G. W. (2017), Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout, arXiv preprint arXiv:1708.04552.
Jadon, S. (2020), A Survey of Loss Functions for Semantic Segmentation, 2020 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), IEEE, 1-7.
Kirillov, A., He, K., Girshick, R., and Dollár, P. (2017), A Unified Architecture for Instance and Semantic Segmentation, Available from: http://presentations.cocodataset.org/COCO17-Stuff-FAIR.pdf.
Lin, T. Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., and Belongie, S. (2017), Feature Pyramid Networks for Object Detection, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2117-2125.
DeVries, T. and Taylor, G. W. (2017), Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout, arXiv preprint arXiv:1708.04552.
Jadon, S. (2020), A Survey of Loss Functions for Semantic Segmentation, 2020 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), IEEE, 1-7.
Kirillov, A., He, K., Girshick, R., and Dollár, P. (2017), A Unified Architecture for Instance and Semantic Segmentation, Available from: http://presentations.cocodataset.org/COCO17-Stuff-FAIR.pdf.
Lin, T. Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., and Belongie, S. (2017), Feature Pyramid Networks for Object Detection, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2117-2125.
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