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基于深度cnn的混凝土结构裂缝检测与定位技术的性能评价( Performance Evaluation of Deep CNN-Based Crack Detection and Localization Techniques for Concrete Structures )
L Ali F Alnajjar HA Jassmi M Gochoo MA Serhani
本文提出了一种用于混凝土结构裂缝检测的定制卷积神经网络。基于训练数据量、数据异构性、网络复杂度和时间点数，将该方法与现有的四种深度学习方法进行了比较。在由两个公共数据集创建的8个不同大小的数据集上，评估了所提出的卷积神经网络(CNN)模型的性能，并与预训练网络VGG-16、VGG-19、ResNet-50和Inception V3模型进行了比较。对于每个模型，评估考虑了计算时间、裂缝定位结果和分类度量，如准确性、精确度、查全率和F1得分。实验结果表明，训练数据的大小和数据样本间的异质性对模型性能有显著影响。所有模型在有限数量的不同训练数据上都表现出了良好的性能；然而，增加训练数据大小和减少多样性会降低泛化性能，并导致过拟合。所提出的CNN模型和VGG-16模型在小数据量下的分类、定位和计算时间方面都优于其他方法，结果表明这两种模型对混凝土结构的裂缝检测和定位有较好的效果。
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