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基于混合损失ResNet34-UNet的路面裂缝分割方法

Research on pavement cracks segmentation method based on mixed loss ResNet34-UNET

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  • 维普
  • 万方数据
路面裂缝图像由于其形状细长、弯曲复杂等特点,在模型训练中存在裂缝样本不平衡问题,为此提出了一种基于混合损失函数的ResNet34-UNet路面裂缝分割方法.该方法借助于U-Net结构,以ResNet-34作为主干提取网络,根据数据集中裂缝像素所占比例对BCEFocal Loss和Tversky Loss进行权重调整,并使用调整后的BCEFocal Loss和Tversky Loss组成混合损失函数,平衡了裂缝样本输入和输出不平衡问题.对比实验表明文中的网络模型的F1分数(0.7018)、MIoU(0.8306)均为最高,说明该分割算法能有效地对路面裂缝进行准确分割.

汪家宝、牟怿

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武汉轻工大学 电气与电子工程学院,武汉430023

图像分割 裂缝识别 ResNet U-Net 混合损失函数

2022

10.3969/j.issn.2095-7386.2022.06.011

武汉轻工大学学报
武汉工业学院

武汉轻工大学学报

影响因子：0.356
ISSN：1009-4881
年,卷(期)：2022.41(6)
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