Summary
final_evidence/00_V13_RESULT_VALUES_REPORT.mdfinal_evidence/00_v13_result_values.csv
主要 result values
主要結果
Full model は最も高い mIoU を示し、LiteASPP と aux loss の除去で比較的大きい低下が見られました。
Full mIoU0.8072best epoch 2
Damage IoU0.7113full reference
Params0.125Mfull model
Latency3.097 msCUDA profile
Ablation table
7-variant ablation matrix
同じ protocol で各構造要素を off にし、full reference との差を確認します。
| Variant | Change | mIoU | Damage IoU | Params | Latency | Δ mIoU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Full reference | Full LiteRaceSegNet reference: detail branch + boundary gate + boundary-logit fusion + LiteASPP context. | 0.8072 | 0.7113 | 0.125M | 3.097 ms | +0.0000 |
| No detail branch | Remove the high-resolution detail branch contribution. | 0.7982 | 0.6984 | 0.125M | 2.668 ms | -0.0090 |
| No boundary gate | Keep boundary prediction but disable boundary-guided gating. | 0.8010 | 0.7023 | 0.125M | 3.054 ms | -0.0063 |
| No boundary-logit fusion | Predict boundary logit without concatenating it into the fusion module. | 0.8046 | 0.7078 | 0.125M | 3.113 ms | -0.0026 |
| No LiteASPP context | Replace LiteASPP context aggregation with DSConv context module. | 0.7850 | 0.6784 | 0.123M | 2.764 ms | -0.0222 |
| No auxiliary loss | Disable auxiliary segmentation head/loss. | 0.7919 | 0.6866 | 0.124M | 3.029 ms | -0.0153 |
| Slim capacity | Backbone-capacity ablation proxy: reduce base/context channels instead of claiming literal backbone removal. | 0.8064 | 0.7095 | 0.059M | 3.122 ms | -0.0008 |
Interpretation
Full model が最良。LiteASPP removal は ΔmIoU -0.0222、aux removal は ΔmIoU -0.0153。Slim は params を 0.059M まで下げつつ mIoU 0.8064 を維持しました。
Full model が最良。LiteASPP removal は ΔmIoU -0.0222、aux removal は ΔmIoU -0.0153。Slim は params を 0.059M まで下げつつ mIoU 0.8064 を維持しました。
Threshold sweep
metric-first と conservative を分離
| Setting | Threshold | Min area | mIoU | Damage IoU | Precision | Recall |
|---|---|---|---|---|---|---|
| metric-first | 0.60 | 120 | 0.8073 | 0.7113 | 0.9183 | 0.7593 |
| conservative | 0.75 | 30 | 0.8006 | 0.6984 | 0.9511 | 0.7244 |
定量比較は metric-first、可視化や demo mask は conservative setting として分けて記述します。
Boundary-local metric
32×32 / 64×64 patch
| Patch | IoU | Dice | Precision | Recall |
|---|---|---|---|---|
| 32 | 0.2306 | 0.3748 | 0.7952 | 0.2452 |
| 64 | 0.3406 | 0.5081 | 0.9014 | 0.3538 |
| Aggregate | 0.3212 | 0.4862 | 0.8864 | 0.3350 |
Boundary-local precision は比較的高い一方、recall は制限的です。これは今後の boundary refinement 課題として明記します。
Case split
GT mask から easy / hard を整理
area group は GT mask area ratio と positive pixel count を使って分類し、fragmentation は component count で確認します。Evidence タブでは画像を置かず、数値・設定・解釈メモを分離します。
large/easy4 samples
medium3 samples
small/hard3 samples
fragmented10 samples
Interpretation note
10-image subset の扱い
10-image subset は held-out preview/evaluation subset として整理します。可視化は Visual Demo 側に分け、Evidence では数値と条件を優先します。
Files
Repository 内の evidence ファイル
GitHub 上で表・CSV・Markdown を確認できます。
Ablation / Threshold
final_evidence/01_ablation/_summary/final_evidence/02_threshold/
Visual / Boundary / Case
final_evidence/03_test_inference/final_evidence/04_test_metrics/final_evidence/05_case_analysis/