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基于密连接深度监督网络的路面裂缝检测算法( Pavement crack detection algorithm based on densely connected and deeply supervised network )
H Li J Zong J Nie Z Wu H Han
为了提高现有自动化裂纹检测方法的准确性和鲁棒性，提出了一种基于密集连接和深度监督网络的用于像素级检测的全卷积神经网络。首先，为了增强裂纹特征的扩展和重用，采用了密集连接层。然后，设计了深度监督模块，使网络通过多尺度层次提取出更多的重要特征。最后对不同尺度的特征图进行融合，实现不同层次的互补。此外，设计了类平衡交叉熵损失函数，通过增加裂纹像素损失的权重来平衡背景和裂纹。在三个公共数据集上对该方法进行了测试，实验表明该方法在精度、速度和鲁棒性方面均优于现有方法。
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