Das Paper untersucht die Anwendung von Generative Adversarial Networks (GANs) für die binäre semantische Segmentierung von Rissen auf Straßenoberflächen. Es stellt ein tiefes Lernframework vor, das auf bedingten Generative Adversarial Networks (cGANs) basiert, um Risse automatisch zu erkennen. Das vorgeschlagene Framework enthält eine cGANs und ein neuartiges Hilfsnetzwerk, um die Leistung des Generators zu verbessern. Es werden verschiedene Aufmerksamkeitsmechanismen und Entropiestrategien verwendet, um die Leistung auf unausgeglichenen Datensätzen zu verbessern. Um die Wirksamkeit des Frameworks zu zeigen, wurden Experimente auf sechs zugänglichen Datensätzen durchgeführt, die zeigen, dass es effiziente und robuste Ergebnisse erzielen kann.
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by Lei Xu,Monce... at arxiv.org 03-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.02245.pdfDeeper Inquiries