Gmdnet: un método de segmentación de grietas en pavimentos irregulares basado en la agregación de atención convolucional a múltiples escalas
Autores: Qi, Yawei; Wan, Fang; Lei, Guangbo; Liu, Wei; Xu, Li; Ye, Zhiwei; Zhou, Wen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Gmdnet: un método de segmentación de grietas en pavimentos irregulares basado en la agregación de atención convolucional a múltiples escalas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Grietas en el pavimento
Segmentación basada en aprendizaje profundo
Grietas irregulares
Agregación de atención convolucional a múltiples escalas
GhostNet
Precisión de segmentación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 43
Citaciones: Sin citaciones
Las grietas en el pavimento son el principal tipo de deterioro que causa daños en las carreteras, y la segmentación de grietas en el pavimento basada en el aprendizaje profundo es una tecnología crítica para el mantenimiento y la gestión actuales del pavimento.
Descripción
Las grietas en el pavimento son el principal tipo de deterioro que causa daños en las carreteras, y la segmentación de grietas en el pavimento basada en el aprendizaje profundo es una tecnología crítica para el mantenimiento y la gestión actuales del pavimento.