批量对测试集进行预测: #predicted_test.pyfromkeras_segmentation.predictimport*fromcsvimportDictWriterfromkerasimportbackendasKi=151#指定第i个checkpoint模型对测试集进行预测predict_multiple(model=None,inps=None,inp_dir="../dataset/testcrop",out_dir="../dataset/testcrop_predict_pspnet50_"+str(i)+"epoc...
表观裂缝检测是桥梁结构安全检测的重要内容,针对桥梁裂缝人工检测手段效率低以及基于一般的卷积神经网络(CNN)深度学习架构的裂缝检测模型耗时较大的问题,基于计算机视觉领域表现优异的深度学习架构Transformer,提出一种基于SegFormer语义分割网络的桥梁裂缝实时检测模型。研究表明,该模型是可行的,与基于CNN架构的LR-ASPP和BiSeN...
unet效果 用语义分割模型unet模型做道路裂缝检测首先看该模型的效果如下 原图如下 很方便的就把道路上的裂缝检测出来了。 unet模型结构,输入与输出 如上图所示,可以看出模型的输入是单通道,灰度图。输出有两个通道,背景和前景 该模型的数据前处理如下 数据前处理 cv::MatUnet::pre_image_process(cv::Mat ){start...
是的,该模型适用于验证数据,但我们希望确保它也适用于互联网上看不见的数据。为了测试这一点,我们随机拍摄了混凝土开裂结构和路面裂缝的图像,这些图像比我们的训练图像大得多。请记住,该模型是在 227,227 像素的切片上训练的。我们现在将输入图像分成小块并对其进行预测。如果模型预测有裂纹,我们将补丁涂成红色(有...
ERCUnet:一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型 刘宇翔;佘维;沈占峰;谭帅 【期刊名称】《计算机与现代化》 【年(卷),期】2022()7 【摘要】针对传统的道路裂缝检测方法存在灵活度不高、普适性不强等问题,本文参考ResNet中的残差设计和U-Net模型的U形编码解码结构,设计一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型——...
基于CBAM注意力机制和残差网络,改进U-Net神经网络模型,构建一种融合残差和注意力机制的道路裂缝检测深度学习网络模型。该模型在U-Net网络的上采样和下采样过程中分别嵌入通道注意力机制和空间注意力机制。CBAM注意力机制在通道和空间维度上同时进行全局平均和全局最大混合池化,以提取更多有效的全局和局部细节信息。同时,...
摘要:针对全局性路面裂缝检测方法的局限,提出了一种基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测方法.算法首先根据裂缝的延伸性及局部过渡性,搜索裂缝端点,并设计了反映裂缝线型特征的方向因子及方向导数区分度判据,使裂缝判别局限在裂缝端点延伸方向的局部邻域内,有效地阻止了非裂缝区域冗余信息的引入.进一步根据人类判别裂缝的...
在修复3D模型中的“裂缝”时,可以采取以下方法: 1. 模型检查:首先,使用专业的3D建模软件(如Blender、Maya、3ds Max等)打开模型,检查是否存在裂缝。可以通过旋转、缩放、放大等操...
本发明公开了一种基于改进U‑Net模型的混凝土构筑物裂缝检测方法集装置,对现有的U‑Net网络结构进行改进,将U‑Net网络与骨干残差网络Res2Net相结合,同时在Res2Net中引入LKA注意力机制,使用多尺度特征提取,细化裂缝特征,在特征提取的过程中更关注通道和空间中的有效信息;将原有的Res2Net的Conv下采样卷积等效替换...
1.基于改进Mask R-CNN模型的电力场景目标检测方法2.基于改进的Mask R-CNN的公路裂缝检测算法3.人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究4.基于Mask R-CNN和迁移学习的混凝土道路裂缝智能识别研究5.基于Mask R-CNN的钢筋混凝土裂缝识别及测量算法的研究 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...