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Transfer learning en la clasificación binaria de imágenes térmicas
Fecha
2021-07Autor
Pérez-Aguilar, Daniel
Risco-Ramos, Redy
Casaverde-Pacherrez, Luis
Institución
Resumen
La clasificación de imágenes térmicas es un aspecto
clave en el sector industrial, debido a que suele ser el
punto de partida en la detección de fallos en equipos
eléctricos. En algunos casos, esta tarea se automatiza
mediante el uso de técnicas tradicionales de inteligencia
artificial, mientras que en otros, es realizada
de manera manual, lo cual puede traer consigo
altas tasas de error humano. Este artículo presenta
un análisis comparativo entre once arquitecturas de
transfer learning (AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet,
DenseNet, MobileNet v2, GoogLeNet, ResNeXt, Wide
ResNet, MNASNet y ShuffleNet) mediante el uso de
fine-tuning, con la finalidad de realizar una clasificación
binaria de imágenes térmicas en una red de
distribución eléctrica. Para ello, se dispone de una
base de datos con 815 imágenes, divididas mediante
la técnica tipo hold-out 60-20-20 y validación cruzada
con 5-folds, para finalmente analizar su rendimiento
mediante el test de Friedman. Luego de los experimentos,
se obtuvieron resultados satisfactorios con
exactitudes superiores a 85 % en diez de las arquitecturas
previamente entrenadas. Sin embargo, la
arquitectura que no se entrenó previamente presentó
una exactitud baja; concluyéndose que la aplicación
de transfer learning mediante el uso de arquitecturas
previamente entrenadas es un mecanismo adecuado
en la clasificación de este tipo de imágenes, y representa
una alternativa confiable frente a técnicas
tradicionales de inteligencia artificial.//The classification of thermal images is a key aspect
in the industrial sector, since it is usually the starting
point for the detection of faults in electrical equipment.
In some cases, this task is automated through
the use of traditional artificial intelligence techniques,
while in others, it is performed manually, which can
lead to high rates of human error. This paper presents
a comparative analysis between eleven transfer learning
architectures (AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet,
DenseNet, MobileNet v2, GoogLeNet, ResNeXt, Wide
ResNet, MNASNet and ShuffleNet) through the use
of fine-tuning, in order to perform a binary classification
of thermal images in an electrical distribution
network. For this, a database with 815 images is available,
divided using the 60-20-20 hold-out technique
and cross-validation with 5-Folds, to finally analyze
their performance using Friedman test. After the experiments,
satisfactory results were obtained with
accuracies above 85 % in 10 of the previously trained
architectures. However, the architecture that was not
previously trained had low accuracy; with this, it is
concluded that the application of transfer learning
through the use of previously trained architectures
is a proper mechanism in the classification of this
type of images, and represents a reliable alternative
to traditional artificial intelligence techniques.