计算机研究与发展 ›› 2021, Vol. 58 ›› Issue (8): 1718-1726.doi: 10.7544/issn1000-1239.2021.20210335
所属专题: 2021人工智能前沿进展专题
刘凡,王君锋,陈峙宇,许峰
出版日期:
2021-08-01
基金资助:
Liu Fan, Wang Junfeng, Chen Zhiyu, Xu Feng
Online:
2021-08-01
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摘要: 裂缝对公共设施而言存在着安全隐患,因此裂缝检测是公共设施进行维护的重要手段.由于裂缝图像中存在噪声、光线、阴影等因素干扰,神经网络在训练时极易被影响,导致预测结果出现偏差,降低预测效果.为减少这些干扰,设计了一个并行注意力机制,并将其嵌入到UNet网络的解码部分,进而提出了并行注意力UNet(parallel attention based UNet, PA-UNet).该方法分别从通道和空间2个维度加大裂缝特征权重以抑制干扰,然后对这2个维度生成的特征进行融合,以获得更具互补性的裂缝特征.为了验证该方法的有效性,选取了4个数据集进行实验,结果表明该方法较现有的主流方法,裂缝检测效果更加优异.同时,为了验证并行注意力机制的有效性,选取了4种注意力机制与其进行对比实验,结果表明并行注意力机制效果优于其他注意力机制.
中图分类号:
刘凡, 王君锋, 陈峙宇, 许峰. 基于并行注意力UNet的裂缝检测方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(8): 1718-1726.
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