提升瀝青路面裂縫分割的RGB-T融合與拓撲學損失函數

Belangrijkste concepten

提出一種名為IRFusionFormer的新型模型,通過有效整合RGB和熱成像數據,實現了瀝青路面裂縫分割的最佳性能。該模型採用高效的RGB-T交叉融合模塊(EGTCF)捕捉跨模態特徵之間的長距離依賴關係,並引入交互混合分支監督(IHBS)框架增強模態交互。同時,提出一種基於拓撲的損失函數,以保持裂縫的連通性和結構完整性。

Samenvatting

本文提出了一種名為IRFusionFormer的新型模型,用於提升瀝青路面裂縫分割的性能。

首先,作者指出RGB圖像在惡劣環境下(如低照度、運動模糊等)的分割性能會下降,而熱成像可以提供補充信息,有助於在複雜環境中更好地區分裂縫。因此,整合RGB和熱成像數據可以顯著提高裂縫分割的性能和穩定性。

為此,作者提出了以下創新點:

1. 引入高效的RGB-T交叉融合模塊(EGTCF),有效捕捉跨模態特徵之間的長距離依賴關係,而不會產生過高的計算開銷。

2. 提出交互混合分支監督(IHBS)框架,通過在分支間分配融合特徵信息並實現聯合監督,增強了模態交互。

3. 設計了一種基於拓撲的損失函數,以保持裂縫的連通性和結構完整性,提高分割的準確性和一致性。

4. 引入了基於紅外特徵的輔助損失函數,進一步利用紅外圖像的物理約束特徵,提升裂縫分割性能。

實驗結果表明,所提出的IRFusionFormer模型在基準數據集上取得了最佳的分割性能,Dice得分和IoU分別達到90.01%和81.83%,顯著優於現有方法。這些創新有助於提高路面維護實踐的效率和可靠性。

Statistieken

瀝青路面裂縫分割的Dice得分可達90.01%,IoU可達81.83%。
與第二好的模型相比,Dice得分提高2.41%,IoU提高3.89%。
與僅使用RGB圖像的模型相比,集成RGB和紅外圖像的模型性能更優。

Citaten

"通過整合RGB和紅外圖像信息,可以顯著提高瀝青路面裂縫分割在複雜環境下的性能和穩定性。"
"所提出的基於拓撲的損失函數有助於保持裂縫的連通性和結構完整性,提高分割的準確性和一致性。"
"引入基於紅外特徵的輔助損失函數,進一步利用紅外圖像的物理約束特徵,進一步提升裂縫分割性能。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

IRFusionFormer: Enhancing Pavement Crack Segmentation with RGB-T Fusion and Topological-Based Loss

by Ruiqiang Xia... om arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20474.pdf

Diepere vragen

如何將本文提出的跨模態融合和拓撲損失函數方法應用於其他類型的線性目標分割任務,如血管、神經元等?

本文提出的跨模態融合方法和拓撲損失函數可以有效地應用於其他線性目標分割任務，例如血管和神經元的分割。首先，跨模態融合技術可以整合不同來源的影像數據，例如RGB影像和紅外影像，這在醫學影像中尤為重要，因為不同的影像模式可以提供互補的信息。例如，血管的RGB影像可以提供顏色和形狀的細節，而紅外影像則能夠揭示血管的溫度變化，這對於檢測病變或異常至關重要。透過引入高效的跨模態融合模塊（EGTCF），可以捕捉到多尺度的特徵關係，進而提高分割的準確性。
其次，拓撲損失函數的設計可以幫助保持目標的拓撲結構，這對於血管和神經元的分割同樣重要。這些結構通常具有連續性和分支特徵，拓撲損失函數能夠在訓練過程中強調這些特徵，從而減少分割結果中的斷裂和不連續現象。通過調整損失函數的權重，可以進一步優化模型在特定任務中的表現，確保在保持拓撲結構的同時，達到更高的分割精度。

如何在保持裂縫拓撲結構的同時,進一步提高分割的精細度,如對裂縫邊緣的分割?

為了在保持裂縫拓撲結構的同時進一步提高分割的精細度，特別是對裂縫邊緣的分割，可以考慮以下幾個策略。首先，可以在模型中引入多尺度特徵提取技術，這樣可以在不同的解析度下捕捉到裂縫的細微變化。透過在不同層次上進行特徵融合，模型能夠更好地理解裂縫的形狀和邊緣特徵。
其次，拓撲損失函數的設計可以進一步細化，專注於邊緣的連續性和精確性。可以考慮將邊緣檢測的損失函數與拓撲損失函數結合，這樣在訓練過程中不僅能保持裂縫的整體結構，還能強調邊緣的清晰度和連續性。這種方法可以通過引入邊緣強度的指標來實現，從而在分割結果中保留更多的細節。
最後，數據增強技術也可以用來提高模型的精細度。通過對訓練數據進行隨機變換，如旋轉、縮放和顏色調整，可以增加模型的魯棒性，從而在不同的環境條件下保持高精度的邊緣分割。

本文提出的方法是否可以應用於其他基礎設施檢測任務,如橋梁、隧道等的損壞檢測?

本文提出的IRFusionFormer方法確實可以應用於其他基礎設施檢測任務，如橋梁和隧道的損壞檢測。首先，這些基礎設施的檢測同樣面臨著複雜的環境條件，例如光照不足、運動模糊和外部干擾等，這使得單一的RGB影像難以提供準確的檢測結果。通過整合RGB和紅外影像，IRFusionFormer能夠利用紅外影像在低光環境下的穩定性，從而提高檢測的準確性和穩定性。
其次，拓撲損失函數的設計可以幫助保持檢測結果的結構完整性，這對於橋梁和隧道等結構的損壞檢測至關重要。這些結構通常具有複雜的幾何形狀和連續性，拓撲損失函數能夠在訓練過程中強調這些特徵，從而減少檢測結果中的誤報和漏報。
最後，IRFusionFormer的高效跨模態融合模塊（EGTCF）能夠捕捉到多尺度的特徵關係，這對於檢測不同類型的損壞（如裂縫、剝落和變形）非常重要。這種方法的靈活性使其能夠適應不同的檢測任務，從而在基礎設施的健康監測中發揮重要作用。