In recent years, several companies and researchers have started to tackle the problem of damage recognition within the scope of automated inspection of built structures. While companies are neither willing to publish associated data nor models, researchers are facing the problem of data shortage on one hand and inconsistent dataset splitting with the absence of consistent metrics on the other hand. This leads to incomparable results. Therefore, we introduce the building inspection toolkit -bikit -which acts as a simple to use data hub containing relevant open-source datasets in the field of damage recognition. The datasets are enriched with evaluation splits and predefined metrics, suiting the specific task and their data distribution. For the sake of compatibility and to motivate researchers in this domain, we also provide a leaderboard and the possibility to share model weights with the community. As starting point we provide strong baselines for multi-target classification tasks utilizing extensive hyperparameter search using three transfer learning approaches for state-of-the-art algorithms. The toolkit 1 and the leaderboard 2 are available online.
Vor dem Hintergrund eines alternden Bauwerksbestands sowie des stetigen Anstiegs des Schwerverkehrs ist eine regelmäßige und qualitativ hochwertige Bauwerksprüfung unabdingbar. Bei der Bewältigung dieser Aufgabe birgt die Zuhilfenahme digitaler Methoden im Rahmen der digitalisierten Inspektion (DI) großes Verbesserungspotenzial in Hinblick auf Wirtschaftlichkeit und Qualität. Ein wesentlicher Bestandteil der DI ist das automatisierte Erkennen von Schäden mit Künstlichen Neuronalen Netzen. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Modellbasierte digitale Bauwerksprüfung – MoBaP“ werden an der Universität der Bundeswehr München Neuronale Netze für die Klassifizierung von Schäden an Massivbrücken trainiert. Auf dem derzeit größten Open‐Source‐Datensatz (CODEBRIM) dieser Domäne erzielt das im Folgenden dargestellte Netz eine Exact Match Ratio von 74 % und definiert damit das aktuell beste Modell zur Multi‐Target‐Klassifizierung. Um auch Neuronale Netze für die Objektdetektion und semantische Segmentierung dieser Domäne zu trainieren, wird ein eigener Datensatz erstellt. Dadurch wird neben dem Klassifizieren auch das Lokalisieren der Schäden auf Bildern ermöglicht. In diesem Aufsatz erörtern die Autoren das Vorgehen zum Trainieren Neuronaler Netze für die Klassifizierung von Schäden an Massivbrücken und eine detaillierte Analyse von Testergebnissen. Außerdem werden die Entwicklung und der aktuelle Stand eines eigenen Datensatzes vorgestellt.
In recent years, several companies and researchers have started to tackle the problem of damage recognition within the scope of automated inspection of built structures. While companies are neither willing to publish associated data nor models, researchers are facing the problem of data shortage on one hand and inconsistent dataset splitting with the absence of consistent metrics on the other hand. This leads to incomparable results. Therefore, we introduce the building inspection toolkit -bikit -which acts as a simple to use data hub containing relevant open-source datasets in the field of damage recognition. The datasets are enriched with evaluation splits and predefined metrics, suiting the specific task and their data distribution. For the sake of compatibility and to motivate researchers in this domain, we also provide a leaderboard and the possibility to share model weights with the community. As a starting point we provide strong baselines utilizing extensive hyperparameter search using three transfer learning approaches for state-of-the-art algorithms. The toolkit 1 and the leaderboard 2 are available online.
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