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基于深度學習的裂縫病害圖像檢測與識別技術 讀者對象:本書可作為控制科學與工程、電子信息等相關專業(yè)需要進行圖像處理領域科研、教學、研發(fā)人員參考書,也可以作為相關專業(yè)本科生和研究生參考用書。
利用深度學習進行圖像檢測和特征提取是近年來的研究熱點。本書通過系統(tǒng)總結(jié)國內(nèi)外路面裂縫病害自動識別和提取的相關成果,詳細介紹深度學習的相關理論,構建改進殘差網(wǎng)絡與注意力機制的語義分割網(wǎng)絡,結(jié)合雙注意力機制的語義分割網(wǎng)絡,基于高分辨率模型的裂縫病害圖像分類和分割網(wǎng)絡,以及基于可變形單步多框目標檢測的裂縫檢測模型,對裂縫病害圖像進行分類與分割提取,可以大幅提升裂縫的分類與識別精度,豐富深度學習中的網(wǎng)絡模型。
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