典型文献
基于改进Deeplab V3+网络的裂缝检测
文献摘要：
裂缝是常见的路面损坏现象.由于裂缝容易扩展,对早期裂缝进行检测具有重要的现实意义.传统的人工裂缝检测极其耗时耗力,研究人员已将注意力转向自动裂缝检测.尽管自动裂缝检测在过去几十年中得到了广泛的研究,但由于裂缝的不均匀性和路面环境的复杂性,它仍然是一项具有挑战性的任务.为了解决这些问题,提出一种基于改进的Deeplab V3+网络的路面裂缝分割模型.在原始Deeplab V3+网络的基础上将主干网络替换成resnet-50网络,并对空洞空间卷积池化金字塔模块进行了级联操作.为了验证所提出方法的有效性,在CRACK500数据集上进行了训练和测试.本文方法在CRACK500数据集上的平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)和平均像素精度(Mean Pixel Accuracy,MPA)达到了0.8315和0.8614,优于原始Deeplab V3+网络的检测结果.
文献关键词：
Deeplab V3+网络;深度学习;裂缝
中图分类号：
作者姓名：
游江川
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]游江川-.基于改进Deeplab V3+网络的裂缝检测)[J].电视技术,2022(07):29-32
A类：
resnet,CRACK500
B类：
Deeplab,V3+,裂缝检测,路面损坏,早期裂缝,人工裂缝,耗力,已将,不均匀性,路面裂缝,裂缝分割,分割模型,上将,主干网络,替换成,空洞空间卷积池化金字塔,塔模,平均交并比,Mean,Intersection,over,Union,MIoU,像素,Pixel,Accuracy,MPA
AB值：
0.364423
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