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自主道路修复中的多类道路缺陷检测与分割，基于空间和通道注意力
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的端到端方法，用于多类别道路缺陷检测和分割。通过多个空间和通道注意力块，可以学习到更加全局化的道路缺陷的形态信息和图像的颜色和深度信息。实验证明，这种方法优于现有的多类别道路缺陷检测和分割方法。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的端到端方法，用于多类别道路缺陷检测和分割。
- 该方法通过多个空间和通道注意力块，学习全局化的道路缺陷形态信息和图像的颜色、深度信息。
- 道路路面检测和分割是自主道路修复系统开发的关键。
- 多类别缺陷检测和分割的实例分割方法面临挑战，主要由于图像纹理简单、缺陷几何多样性和类别之间形态模糊性。
- 在新收集的九种道路缺陷类别注释的数据集上进行了消融研究和比较实验。
- 实验结果表明，提出的方法优于现有的多类别道路缺陷检测和分割方法。
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