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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明涉及混凝土检测技术领域，尤其涉及一种基于DINO的表面裂纹弱监督语义分割方法。步骤如下：将结构裂纹数据集中裂纹图像用于DINO迁移学习并得到Crack‑DINO；提取Crack‑DINO中的教师网络作为裂缝特征提取器，将教师网络中的最后一层注意力模块可视化为裂纹特征图；通过二值化去除裂纹特征图中的噪声并保留裂纹特征得到裂纹定位图；利用全连接条件随机场方法结合裂纹定位图得到裂缝分割图即伪标签。本发明提供的一种基于DINO的表面裂纹弱监督语义分割方法，利用迁移学习微调自监督模型DINO，以低成本方式提升DINO对于裂纹特征的识别准确性，从而得到出裂纹定位图，还利用了全连接条件随机场DenseCRF，增加了伪标签的精度，从而实现裂纹精细分割。
主权项：1.一种基于DINO的表面裂纹弱监督语义分割方法，其特征在于，步骤如下：将结构裂纹数据集中裂纹图像用于DINO迁移学习并得到Crack-DINO；提取Crack-DINO中的教师网络作为裂缝特征提取器，将教师网络中的最后一层注意力模块可视化为裂纹特征图；通过二值化去除裂纹特征图中的噪声并保留裂纹特征得到裂纹定位图；通过DenseCRF处理裂纹定位图，获得一个细粒度的裂纹分割掩码作为伪标签，替代人工制作的标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于DINO的表面裂纹弱监督语义分割方法
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