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基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法

税宇航 张华 陈波 熊劲松 符美琦

水力发电学报2023,Vol.42Issue(8):110-120,11.
水力发电学报2023,Vol.42Issue(8):110-120,11.DOI:10.11660/slfdxb.20230812

基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法

Method for lightweight crack segmentation based on convolutional neural network

税宇航 1张华 1陈波 1熊劲松 2符美琦1

作者信息

  • 1. 西南科技大学 信息工程学院,四川 绵阳 621000
  • 2. 重庆红岩建设机械制造有限责任公司,重庆 404100
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/卷积神经网络/裂缝分割/网络轻量化/深度可分离卷积

Key words

deep learning/convolutional neural networks/crack segmentation/network lightweighting/deep separable convolution

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

税宇航,张华,陈波,熊劲松,符美琦..基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法[J].水力发电学报,2023,42(8):110-120,11.

基金项目

四川省科技计划资助项目(2022YFSY0011 ()

2021JDRC0088) ()

国家重点研发计划(2019YFB1310504) (2019YFB1310504)

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

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