道路缺陷检测学习笔记_AI视觉网奇的博客

yolov5缺陷检测：https://github.com/USC-InfoLab/rddc2020预训练下载地址：https://github.com/USC-InfoLab/rddc2020/blob/master/yolov5/scripts/download_IMSC_grddc2020_weights.sh项目介绍：Yolov5实现道路裂缝检测_Tony的直播间的博客-CSDN博客_道路裂缝检测数据集名称RoadDamageDataset，我的百... 在这里，我提出了针对路面和混凝土材料的裂纹分割问题的解决方案。在本文中，我描述了我尝试使用的方法，数据集并演示了结果。我的方法基于UNet网络，并在两种流行的体系结构上学习迁移：VGG16和Resnet101。结果表明，在实际情况中可能发生的各种情况下，大型的裂纹分割数据集有助于提高模型的性能。推理结果预览以下是几个测试用例的结果。有关更多测试案例的结果，请参见./test_results文件夹下的图像。裂纹分割是结构研究中的重要任务。例如，在桥梁调查项目中，控制对象完成工作以使其在桥梁周围飞行以拍摄不同桥梁表面的图片。然后，计算机将对图片进行处理，以检测桥梁表面上可能被损坏的潜在区域。模型越准确，处理这些图像所需的人工就越少。否则，操作员将不得不检查每个图像，这很无聊且容易出错。此任务中的一个挑战是该模型对噪声和其他物体（例如裂缝上的苔藓，标

-在过去几年中，由于 计算机视觉 和深度学习方面的各种研究取得了进展，道路 缺陷检测 的性能得到了显著提高。尽管大规模且注释良好的数据集在一定程度上提高了检测道路缺陷的性能，但在实践中，推导一个能够可靠地适用于各种道路条件的模型仍然是一个挑战，因为考虑到各种道路条件和缺陷模式，构建一个数据集是很困难的。为此，我们提出了一种无监督的检测道路缺陷的方法，即使用Adver sarial图像到频率变换（AIFT）。AIFT采用无监督方式和对抗式学习来推导 缺陷检测 模型，因此AIFT不需要对道路缺陷进行注释。我们使用GAPs384数据集、Cracktree200数据集、CRACK500数据集和CFD数据集评估了AIFT的效率。实验结果表明，该方法能够检测各种道路检测，其性能优于现有的先进方法。在本文中，我们提出了一种基于对抗性图像-频率变换的无监督道路 缺陷检测 方法。实验结果表明，该方法在训练过程中不需要对道路缺陷进行明确的标注，就能检测出各种道路缺陷模式，并且在大多数道路 缺陷检测 实验中，其性能优于现有的最新方法。

[2021-03-23]：IEEE大数据杯-GRDDC 2020：现已发布！可以在访问概述GRDDC'2020的论文的已发布版本！ [2021-03-19]：现已在Mendeley上以引述且易于共享的形式提供！ [2020-12-14]：IEEE大数据杯-GRDDC 2020成功达到顶峰！《提供了挑战的详细信息。请跟随该以获取出版物的进一步更新！ [2020-12-10]：IEEE大数据杯-GRDDC 2020：该研讨会是与联合举办的！在查看录音和的图片！ [2020年10月18日]：IEEE大数据杯-全球道路损伤检测挑战2020 -提交两个新已启用涉及支持实验道路损毁数据。 [2020-10-6]：IEEE大数据杯-2020年全球道路损坏检测挑战赛-获奖者名单已经！ [2020-09-23]：年-提交源代码的已启用！ [2020年9月2

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