【摘 要】
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针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet模型的路面裂缝分割算法.模型在原始HRNet的基础上进行改进,主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-Block,对不同特征层的融合重新标定权重.通过与原始HRNet及传统卷积神经网络U-Net对比可知,本文算法在公共数据与自制数据集上的分割精度表现优秀,F1分值分别达到了91.31％和
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃 兰州730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,甘肃 兰州730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,甘肃 兰州730070
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针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet模型的路面裂缝分割算法.模型在原始HRNet的基础上进行改进,主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-Block,对不同特征层的融合重新标定权重.通过与原始HRNet及传统卷积神经网络U-Net对比可知,本文算法在公共数据与自制数据集上的分割精度表现优秀,F1分值分别达到了91.31％和78.69％,可以很好地满足实际工程的需求.
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