Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification

计算机科学 人工智能 深度学习 机器学习 任务(项目管理) 残余物 支持向量机 上下文图像分类 人工神经网络 深层神经网络 主动学习(机器学习) 标记数据 模式识别(心理学) 图像(数学) 工程类 系统工程 算法
作者
Chen Feng,Mingyu Liu,Chieh-Chi Kao,Teng‐Yok Lee
出处
期刊:Computing in Civil Engineering 卷期号:: 298-306 被引量:145
标识
DOI:10.1061/9780784480823.036
摘要

Automatic detection and classification of defects in infrastructure surface images can largely boost its maintenance efficiency. Given enough labeled images, various supervised learning methods have been investigated for this task, including decision trees and support vector machines in previous studies, and deep neural networks more recently. However, in real world applications, labels are harder to obtain than images, due to the limited labeling resources (i.e., experts). Thus we propose a deep active learning system to maximize the performance. A deep residual network is firstly designed for defect detection and classification in an image. Following our active learning strategy, this network is trained as soon as an initial batch of labeled images becomes available. It is then used to select a most informative subset of new images and query labels from experts to retrain the network. Experiments demonstrate more efficient performance improvements of our method than baselines, achieving 87.5% detection accuracy.
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