Enhancing DNN-based Damage Detection and Flood Segmentation in Complex Outdoor Environments
Creators: name: Μεντεσίδης, Παντελής Χ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Ανίχνευση Ζημιών
Βαθεία Νευρωνικά Δίκτυα
Τμηματοποίησης Πλημμυρών
Damage Detection
Deep Neural Network
Flood Segmentation

description: Deep neural networks (DNNs) have achieved significant advancements in computer vision tasks such as object detection and semantic segmentation. However, their deployment in complex real-world environments, such as industrial inspection and disaster response, remains challenging due to background clutter, occlusions, and computational constraints. This thesis introduces Region Augmented Knowledge Distillation (RAKD), a novel training framework designed to improve the performance of state-of-the-art (SOTA) DNN models in object detection and flood segmentation. RAKD leverages a Teacher-Student distillation paradigm in which the Teacher model is trained on augmented images that emphasize foreground regions, enabling it to develop more discriminative feature representations. During training, the Student model learns from the Teacher’s feature maps while processing real-world images, improving robustness against background noise and environmental variability. Extensive experiments demonstrate the framework’s effectiveness in two critical applications: damage detection in industrial pipelines and flood segmentation from UAV imagery. The proposed method consistently outperforms baseline training and traditional feature distillation approaches across multiple SOTA models. Ablation studies confirm that the choice of augmentation strategies significantly influences knowledge transfer. For instance, Remove Background and Sharpen Foreground preprocessing is optimal for industrial damage detection, whereas Blurred Background and Equalized Foreground preprocessing enhances floodsegmentation performance. Additionally, the selection of appropriate loss functions, such as Cosine Similarity loss for object detection and Mean Squared Error (MSE) loss for flood segmentation, results in substantial improvements in precision and recall. The experimental results indicate that RAKD consistently surpasses baseline methods across multiple evaluation metrics. Specifically, in damage detection, it improves the mean Average Precision (mAP) of the YOLOv6s baseline by 0.031 (+12%), while increasing mAP 50 by 0.045 (+9%). In flood segmentation, RAKD enhances the performance of PIDNet, achieving an improvement of 0.02 (+2.5%) in mean Intersection over Union (mIoU), the highest observed performance gain among tested models. Additionally, the application of optimized knowledge distillation strategies significantly reduces false positives and false negatives, leading to more reliable predictions in real-world scenarios. RAKD offers a scalable, architecture-agnostic, and computationally efficient solution for real-world vision applications. Its ability to generalize across tasks highlights its potential for broader applications, including autonomous inspection, disaster management, and environmental monitoring. The results of this study provide a foundation for future research in adaptive knowledge distillation techniques, particularly for deployment in dynamic and resource-constrained environments.
description: Τα ϐαθιά νευρωνικά δίκτυα έχουν επιφέρει σηµαντικές προόδους σε εφαρµογές υπολογιστικής όρασης, όπως η ανίχνευση αντικειµένων και η σηµασιολογική τµηµατοποίηση. Παρόλα αυτά, η εφαρµογή τους σε απαιτητικά πραγµατικά περιβάλλοντα, όπως ϐιοµηχανικα περιβάλλοντα και περιβάλλοντα κατεστραµένων περιοχών όπως πληµµύρες και σεισµούς, παραµένει πρόκληση λόγω της πολυπλοκότητας του σκηνικού, των αποκρύψεων και των υπολογιστικών περιορισµών. Η παρούσα διατριβή προτείνει το Region Augmented Knowledge Distillation (RAKD), ένα καινοτόµο εκπαιδευτικό πλαίσιο που ϐελτιστοποιεί την απόδοση προηγµένων µοντέλων αιχµής για την ανίχνευση αντικειµένων και την ακριβή τµηµατοποίηση πληµµυρών σε απαιτητικά περιβάλλοντα. Το RAKD αξιοποιεί ένα µοντέλο εκπαίδευσης µε ένα µοντέλο δάσκαλο και ένα µοντέλο µαθητή, όπου το µοντέλο δάσκαλος εκπαιδεύεται σε εµπλουτισµένες εικόνες που δίνουν έµφαση στις περιοχές του προσκηνίου, επιτρέποντάς του να αναπτύξει πιο διακριτικά χαρακτηριστικά. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το µοντέλο µαθητής µαθαίνει από τα χαρακτηριστικά του δασκάλου, ενώ επεξεργάζεται πραγµατικές εικόνες, ϐελτιώνοντας έτσι την ανθεκτικότητά του στον ϑόρυβο του υποβάθρου και στις περιβαλλοντικές διαφοροποιήσεις. Εκτεταµένα πειράµατα αποδεικνύουν την αποτελεσµατικότητα του πλαισίου σε δύο ϐασικές εφαρµογές: την ανίχνευση ϐλαβών σε ϐιοµηχανικούς µονωµένους σωλήνες και την τµηµατοποίηση πληµµυρών από εναέριες εικόνες µη επανδρωµένων αερόχηµατων. Η προτεινόµενη µέθοδος ξεπερνά τη ϐασική εκπαίδευση και τις παραδοσιακές προσεγγίσεις απόσταξης γνώσης σε πολλαπλά µοντέλα και αρχιτεκτονικές. Οι µελέτες αφαίρεσης επιβεβαιώνουν ότι η επιλογή των στρατηγικών εµπλουτισµού των δεδοµένων επηρεάζει σηµαντικά τη µεταφορά γνώσης. Για παράδειγµα, η προεπεξεργασία αφαίρεσης υποβάθρου και ενίσχησυ ακµνων του προσκήνιου είναι η ϐέλτιστη για την ανίχνευση ϐλαβών, ενώ η προσέγγιση ϑόλωµα παρασκηνίου και ισορόπησει ιστογραµµατος του προσκινιου ενισχύει την απόδοση στην τµηµατοποίηση πληµµυρών. Επιπλέον, η επιλογή κατάλληλων συνάρτηση λάθους, όπως η οµοιωτητα συνηµητωνων για την ανίχνευση αντικειµένων και το µεσο τετραγωνικο σφάλµα για την τµηµατοποίηση πληµµυρών, οδηγεί σε σηµαντικές ϐελτιώσεις στην ακρίβεια και την ανάκληση. Τα πειραµατικά αποτελέσµατα δείχνουν ότι το RAKD υπερτερεί σταθερά έναντι των ϐασικών µεθόδων σε πολλαπλές µετρικές αξιολόγησης. Συγκεκριµένα, στην ανίχνευση ζηµιών, ϐελτιώνει το µέσο όρο ακρίβειας (mAP) του YOLOv6s κατά 0.031 (+12%) και αυξάνει το mAP 50 κατά 0.045 (+9%). Στην τµηµατοποίηση πληµµυρών, το RAKD ενισχύει την απόδοση του PIDNet, επιτυγχάνοντας αύξηση κατά 0.02 (+2.5%) στη µέση διασταύρωση-ένωση (mIoU). Επιπλέον, η εφαρµογή ϐελτιστοποιηµένων στρατηγικών απόσταξης γνώσης µειώνει σηµαντικά τα ψευδώς ϑετικά και αρνητικά αποτελέσµατα, οδηγώντας σε πιο αξιόπιστες προβλέψεις σε πραγµατικές συνθήκες. Το RAKD προσφέρει µια επεκτάσιµη, ανεξάρτητη από την αρχιτεκτονική µοντελου και υπολογιστικά αποδοτική λύση για εφαρµογές υπολογιστικής όρασης στον πραγµατικό κόσµο. Η ικανότητά του να γενικεύεται σε διαφορετικές εργασίες υπογραµµίζει τη δυνατότητα εφαρµογής του σε ευρύτερους τοµείς, όπως η αυτόνοµη επιϑεώρηση, η παρακολούθηση ϕυσικών καταστροφών. Τα αποτελέσµατα αυτής της µελέτης παρέχουν τη ϐάση για µελλοντική έρευνα σε προσαρµοστικές τεχνικές απόσταξης γνώσης, ειδικά για εφαρµογές σε δυναµικά περιβάλλοντα.