概要

このリポジトリは「An efficient and lightweight network for detecting bulk material conveyor belts」をベースに、ばら積み原料を運ぶコンベヤベルトを検出するための軽量ネットワーク実装と補助ツールをまとめたものです。公開物には自動アノテーション（auto_label）スクリプト、プルーニング済みのセグメンテーションヘッド（belt-cuthead.pt 等）、および学習済みモデル重みが含まれています。目的は、監視カメラ映像や車載・現場エッジカメラからリアルタイムでベルト領域を検出し、異常監視や搬送状態の解析に利用することです。時間的制約のため一部のみを先行公開しており、今後コードや手順の追加・更新を継続する予定です。（約300字）

リポジトリの統計情報

• スター数: 2
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 2
• コミット数: 15
• ファイル数: 7
• メインの言語: Python

主な特徴

• 軽量化・効率化を意識したセグメンテーションヘッド（プルーニング済みモデル）を提供
• 自動アノテーションスクリプトでラベリングコストを削減
• 学習済み重み（PyTorchの.pt）を同梱し、即時推論の検証が可能
• エッジデバイス向けの実運用を想定した構成（小容量モデル、低推論コスト）

技術的なポイント

本プロジェクトの核は「効率と軽量性」を両立させたセグメンテーションベースの検出パイプラインです。コンベヤベルト検出では、ボックス検出よりもピクセル単位のマスク精度が重要になる場面が多く、本リポジトリはセグメンテーションヘッドを活用してベルト領域を抽出します。配布されている belt-cuthead.pt はプルーニング（不要なチャネルや重みの削減）を施したヘッド部分の重みで、これによりモデルサイズと演算量が削減され、推論遅延が小さくなっています。

自動アノテーション（auto_label）スクリプトは、既存の画像や映像に対して半自動的にマスクやラベルを生成するユーティリティで、セグメンテーション結果の後処理や簡易GUI的な確認ステップを含む想定です。これによりデータ収集段階の工数を大幅に低減でき、少数ショットでの拡張やドメイン適応が容易になります。

実装面ではPyTorch形式の学習済みモデルを提供しているため、典型的な再現手順は「環境構築（requirementsのインストール）→ head.py 等のスクリプトでモデルロード → テスト画像/カメラ入力で推論→ マスク／ポストプロセスで領域抽出」となります。現場での導入を想定して、次のような追加最適化が考えられます：モデル量子化（INT8）、ONNXエクスポート→TensorRT/ONNX Runtimeでの高速化、内蔵GPUやNPUでの最適化ランタイム組込み。さらに、プルーニング済みモデルは追加学習（ファインチューニング）に向いており、限定データでの再訓練により現場固有の環境（照明、粉塵、カメラ角度）に適合させることが可能です。

既存リポジトリは必須ファイルを先行公開しており、ドキュメントでは今後のアップデート（トレーニングスクリプト、評価指標、サンプルデータの追加）を示唆しています。現状からでも、学習済みヘッドの動作確認→自動ラベリングでデータ拡張→小規模なファインチューニング→エッジデプロイ、という実運用ワークフローを短期間で試せる作りになっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Interference comparison.png: file
• README.md: file
• auto_label: dir
• belt-cuthead.pt: file
• head.py: file

…他 2 ファイル

（主な役割）

• auto_label/: 自動アノテーション用スクリプトや補助ツール
• belt-cuthead.pt: プルーニング済みセグメンテーションヘッドの学習済み重み（PyTorch）
• head.py: 推論用スクリプトまたはヘッドの実行エントリ
• Interference comparison.png: ノイズや干渉に対する比較図（可視化用）

まとめ

実装済みの自動ラベリングとプルーニング済みヘッドにより、現場導入を見据えた迅速な検証が可能なリポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

• 名前: An-efficient-and-lightweight-network-for-detecting-bulk-material-conveyor-belts
• 説明: An efficient and lightweight network for detecting bulk material conveyor belts.
• スター数: 2
• 言語: Python
• URL: https://github.com/McVean23/An-efficient-and-lightweight-network-for-detecting-bulk-material-conveyor-belts
• オーナー: McVean23
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/141027247?v=4

READMEの抜粋：

An-efficient-and-lightweight-network-for-detecting-bulk-material-conveyor-belts

An efficient and lightweight network for detecting bulk material conveyor belts.

Due to time constraints, we have currently uploaded the automatic annotation script, the pruned segmentation head model, and the trained model weights. We will continue to maintain and update our repository in the future to facilitate reproduction by the community.

After setting …