Sewer-ML: A Multi-Label Sewer Defect Classification Dataset and Benchmark

[tkuri]

論文概要

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。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。 https://arxiv.org/abs/2103.10895

Code & Dataset

https://vap.aau.dk/sewer-ml/

感想

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。