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题名基于单阶段目标检测算法的混凝土裂缝识别模型
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作者
石子
吴志刚
胡继峰
甘元楠
苏敏
强晟
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机构
河海大学水利水电学院
中国安能集团第二工程局有限公司
浙江省水利水电勘测设计院有限责任公司
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2025年第2期118-122,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(52079049)。
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文摘
混凝土结构产生裂缝会严重影响建筑物的安全稳定运行。为实现混凝土出露裂缝的实时高效检测,提出了一种新的单阶段混凝土裂缝检测模型CrackDetectX,该模型由基础特征提取网络、多级特征融合网络、检测头三部分组成。采用动态蛇形卷积(DSConv)精准捕捉裂缝特征,添加反向残差注意力模块(iRMB)融合不同尺度的上下文信息,使神经网络能够为特征图产生更好的像素级注意力。在检测头中引入一种基于MPDIoU的损失函数,全面考虑边界框所有信息,使模型更好地处理边界框宽度及高度的差异。此外,在模型中还引入Lion优化器保存动量信息,并利用其独特的更新规则来更新梯度,提高模型训练的效率。最后对所建模型进行评估,平均精度AP_0.5/%、AP_0.5-0.95/%、参数量、计算量及推理速度分别为93.1%、77.8%、1.62 M、4.3 GFLOPs和61.4 FPS,均优于对比方法,表明所提模型具有良好的鲁棒性,是一种高精度、高效率、轻量化的混凝土出露裂缝检测方法。
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关键词
裂缝检测
动态蛇形卷积
反向残差注意力
MPDIoU
Lion优化器
CrackDetectX
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Keywords
crack detection
DSConv
iRMB
MPDIoU
Lion optimizer
CrackDetectX
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分类号
TV544
[水利工程—水利水电工程]
TV698.1
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于特征交互融合的结肠息肉图像分割算法研究
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作者
陆鹏
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《现代信息科技》
2024年第24期31-35,共5页
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基金
安徽省科技重大专项(201903a07020013)。
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文摘
针对结肠息肉图像中病灶区域尺度多变,传统方法难以捕捉其内部复杂关系导致的分割精度不高的问题,文章提出一种特征交互融合分割网络FIFNet。在该网络中,利用金字塔式Transformer和ResNet18并行提取息肉图像的局部与全局特征并通过语义协调单元SH融合两者之间的语义信息;此外,设计了层间注意力聚合模块IA,自适应加权融合不同层级特征,从而突出息肉图像的形态和纹理信息;最后,反向残差注意力模块IRA充分挖掘息肉区域与边界的联系,提高了分割结果的准确性。在公共数据集Kvasir、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB、ETIS、Endosece上进行实验测试,其中mDice系数分别为0.929、0.941、0.821、0.794、0.900。实验结果表明FIFNet网络在息肉图像分割上具有一定的应用价值。
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关键词
结肠息肉分割
特征交互融合
语义协调单元
层间注意力
反向残差注意力
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Keywords
colon polyp segmentation
feature interactive fusion
Semantic Harmonization unit
Inter-layer Attention
Inverse Residual Attention
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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