该研究使用了六种卷积神经网络模型来进行道路裂缝的检测，并使用一个由 14000 个样本组成的新型真实二元裂缝数据集进行微调，观察数据集扩增的效果，并得出 ResNet 和 VGG16 模型具有最高精度为 98% 的结论。

Apr, 2023

本论文采用各种深度学习模型，如 VGG19、ResNet50、Inception V3 和 EfficientNetV2，在表面裂缝检测上进行了精细调整，并通过精确度、召回率和 F1 得分进行了比较。

Jan, 2024

本文提出了基于深度学习和自适应图像分割的道路龟裂检测算法，该算法采用深度卷积神经网络、双边滤波和自适应阈值方法，可以高效准确地检测道路表面龟裂并扩大安全。

Apr, 2019

为了确保道路安全，需要进行路面裂缝检测。本研究提出一种基于深度学习的新型网络体系结构，称为特征金字塔和分层增强网络（FPHBN），以解决路面裂缝检测中的难题。实验表明，该方法在准确性和通用性方面优于现有的检测、边缘检测和语义分割方法。

Jan, 2019

本文提出了一种基于双流融合的裂纹分割模型，具有更高的检测精度和更强的适应性，并提出了一种新的交互融合机制和边缘优化方法，以改善分割准确度。

May, 2023

本文通过比较 9 个深度学习模型在道路表面裂缝检测任务中的表现，发现基于 transformer 的模型相对于卷积神经网络更易于训练、准确率更高，但通常表现出更高的内存消耗和低效率，其中 SwinUNet 为最佳模型，结果可为表面裂缝检测提供指导。

Apr, 2023

本文研究深度学习在语义分割中的应用，通过引入 “区域 - 区域” 和 “区域 - 背景” 上下文信息，结合 CNN 和 CRF 模型来建立深度结构模型，实现图像区域与区域之间的语义关联性建模。采用高效的 piecewise 训练方法，克服 CRF 推理开销大的问题，同时引入多尺度训练和滑动金字塔保证对背景信息的适当捕捉，通过对 NYUDv2, PASCAL-VOC2012, Cityscapes, PASCAL-Context, SUN-RGBD, SIFT-flow 和 KITTI 数据集的全面评估，证明该方法在语义分割领域达到了最先进的水平。

Mar, 2016

利用无人机和图像处理技术自动化当前桥梁视觉检查实践是提高检查效果、鲁棒性和降低成本的一种显著途径。本文研究了一种新颖的深度学习方法，用于检测高分辨率钢桥图像中的疲劳裂纹，首先，我们介绍了一个包含钢桥裂纹图像的新颖而具有挑战性的数据集。其次，我们将 ConvNext 神经网络与先前最先进的编码器 - 解码器网络集成，进行裂纹分割研究和报告，并研究了在应用于高分辨率钢桥裂纹图像时使用背景补丁对网络性能的影响。最后，我们引入了一种损失函数，允许在训练过程中使用更多的背景补丁，从而显著降低了误报率。

Mar, 2024

过去十年中，开发了自动化方法来更高效、准确和客观地检测裂缝，以替代传统的手动视觉检查技术。在这些方法中，语义分割算法在逐像素裂缝检测任务中展示了有希望的结果。然而，训练这样的数据驱动算法需要大量人工标记的带有像素级注释的数据集，这是一个高度费时费力的过程。因此，我们提出了一种无监督的逐像素道路裂缝检测网络（UP-CrackNet），通过生成多尺度正方形掩膜并从中随机选择一些，来破坏未损坏的道路图像。随后，我们训练了一种生成对抗网络，利用周围未损坏区域学到的语义上下文来恢复破坏的区域。在测试阶段，通过计算输入图像和恢复图像之间的差异生成误差图，从而实现逐像素裂缝检测。我们全面的实验结果表明，UP-CrackNet 在超出普遍用途的无监督异常检测算法之上，表现出可比或更好的性能和卓越的泛化能力，当与最先进的监督裂缝分割算法进行比较时。我们的源代码公开在 mias.group/UP-CrackNet。

Jan, 2024

本文提出了一种改进图像语义分割性能的方法，通过使用上下文信息学习 Patch-Patch 和 Patch-Background 的语义相关性，使用带有条件随机场的 CNN 对邻近 patch 之间的语义相关性进行建模，并采用高效的分段训练方法。同时，通过使用传统的多尺度图片输入和滑动金字塔池化等手段捕捉图像区域与背景的上下文信息，结果在多种流行的语义分割数据集上取得了最先进的性能，并在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了 78.0 的交叉联合分数。

Apr, 2015