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Session AI and Data Analysis Ⅱ

Weld defect detection based on the YOLOv5 with pixel-level polygons

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 9th International Conference on Next Generation Computing 2023 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.246-248
  • 저자
    Minsung Jung, Yong Min Cho, Yun Seok Choi, Byung-Joo Shin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448160

원문정보

초록

영어
Weld defect inspection is essential to ensuring the safety of weld joints. However, this is a subjective, complex, and labor-intensive task for workers. To relieve this problem, this paper aims to weld defect detection tasks by applying the stateof- the-art YOLOv5x-seg by modifying the YOLOv5 network. In particular, we attempt to utilize the pixel-level polygon representation. Experimental results show that it achieves 82.6% mAP@0.5. In conclusion, our result shows that YOLOv5xseg can successfully perform weld defect detection tasks.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. METHODS
A. DATASET
B. YOLOv5 Model
C. Experiment setup
D. Evaluation Matrics
IV. EXPERIMENT RESULTS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES

키워드

Weld Defect Detection Deep Learning Computer Vision You Only Look Once(YOLO)

저자

  • Minsung Jung [ Dept.of Computer Science & Engineering Kyungnam University ]
  • Yong Min Cho [ Dept.of Computer Science & Engineering Kyungnam University ]
  • Yun Seok Choi [ Dept.of Computer Science & Engineering Kyungnam University ]
  • Byung-Joo Shin [ Dept.of Computer Science & Engineering Kyungnam University ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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