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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-04-19
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247261A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及一种基于对抗性与自适应交叉一致性训练的路面裂痕检测方法，该方法包括以下步骤：获取路面裂痕图像数据；构建分割网络模型和判别器，其中所述分割网络模型包括主分割网络和辅分割网络，所述主分割网络包括主编码器和主解码器；使用对抗性训练策略对所述主分割网络和判别器进行训练；在判别器的输出端增加高置信度预测区域的计算权重，自适应地指导交叉一致性训练，训练主分割网络学习由输入路面裂痕图像数据到裂痕分割结果的映射关系，保存在验证集上表现性能最好的主分割网络模型参数；在测试阶段，输入路面裂痕图像到训练好的主分割网络，得到像素级路面裂痕检测结果。与现有技术相比，本发明具有减少人工标注、检测更准确等优点。
主权项：1.一种基于对抗性与自适应交叉一致性训练的路面裂痕检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取路面裂痕图像数据，并划分为训练集和验证集；步骤S2，构建分割网络模型和判别器，其中所述分割网络模型包括主分割网络和辅分割网络，所述主分割网络包括主编码器和主解码器；步骤S3，使用对抗性训练策略对所述主分割网络和判别器进行训练；在判别器的输出端增加高置信度预测区域的计算权重，自适应地指导交叉一致性训练；训练主分割网络学习由输入路面裂痕图像数据到裂痕分割结果的映射关系，保存在验证集上表现性能最好的主分割网络模型参数；步骤S4，在测试阶段，输入路面裂痕图像到训练好的主分割网络，加载步骤S5中性能最好的主分割网络模型参数，得到像素级路面裂痕检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于对抗性与自适应交叉一致性训练的路面裂痕检测方法
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