低解像度画像に対するスーパーレゾリューションを用いた連合学習によるクラックセグメンテーション

本稿では、低解像度画像におけるクラックセグメンテーションを実現する手法を提案する。高解像度画像における詳細なクラック情報を、低解像度画像から超解像技術を用いて推定する。提案手法は、クラックセグメンテーションを最適化するための超解像画像を生成する。この目的のために、クラックの局所的な詳細情報を適切に表現できる「境界コンボ損失（Boundary Combo loss）」を提案する。実験結果により、本手法が他の従来手法の組み合わせを上回ることを示した。