裂縫分割

登入

洞見 - 裂縫分割

DSCformer 是一種用於裂縫分割的新型混合模型，它結合了增強型動態蛇形卷積 (DSConv) 和基於 Transformer 的架構，在捕捉精細的局部細節和全局上下文方面表現出色，優於現有方法。

利用多時相數據顯著提高了混凝土結構裂縫分割的性能，與單時相方法相比，該方法提供了更準確、一致和穩健的結果。

本文提出了一種名為 CrackMamba 的新型裂縫分割模型，該模型採用基於曼巴蛇掃描的編碼器-解碼器架構，有效地捕捉裂縫的拓撲結構，並在準確性和效率方面超越了現有的基於 CNN 和 Transformer 的模型。

CrackSegDiff 是一種基於擴散概率模型 (DPM) 的新型裂縫分割框架，透過融合灰度圖和深度圖像資訊，並引入通道融合模組 (CFM) 和淺層特徵補償模組 (SFCM)，有效提升了裂縫分割的準確性和對淺層裂縫的檢測能力。

本文提出了一種名為 CrackSCF 的新型輕量級裂縫分割網路，該網路透過階梯式級聯融合模組 (SCFM) 和輕量級卷積塊 (LRDS) 有效地整合了局部紋理資訊和像素依賴關係，在減少計算資源需求的同時，實現了高品質的裂縫分割。

提出了一種輕量級混合模型EfficientCrackNet,結合卷積神經網絡和變換器架構,實現了精確的裂縫分割,同時保持了高計算效率。

關於我們

產品

資源