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使用级联膨胀模块和全卷积网络有效地描述路面裂缝( Effective Pavement Crack Delineation Using a Cascaded Dilation Module and Fully Convolutional Networks )
Y Benkhoui T El-Korchi L Reinhold
混凝土表面裂缝检测是结构健康监测的一项重要任务。事实上，裂缝是结构腐烂的早期迹象，可能导致严重的后果。人工检验费时、费钱，而且取决于检验人员的主观判断。为了解决这些问题，我们提出利用计算机视觉中最先进的技术，将同一类（背景或裂纹）的像素聚类在一起，将裂纹描述问题作为一个语义分割任务来解决。我们提出的方法使用扩张卷积来扩大感受野，并保持空间分辨率。本文提出了一个由编码器、级联扩展模块和解码器组成的全卷积网络。编码器从输入图像中提取特征映射，级联扩展模块聚合多尺度上下文信息，最后解码器融合低层特征，进行像素级分类，恢复图像的初始分辨率，输出分割结果。基于相同的元体系结构，我们比较了三种不同的扩展编解码器(DED)模型:DED-VGG16、DED-ResNet18和DED-InceptionV3。这三个模型已经用一个由40000幅图像组成的数据集进行了训练和验证。为了评估目的，我们对语义分割任务使用了常见的性能指标：精确度、查全率、F1-score、IoU和ROC曲线。结果表明，DED-VGG16算法获得了最高的正确率(91.78%)，并产生了精确的视觉语义分割结果。
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