BriefGPT - AI 论文速递
·
CrackSegDiff：基于扩散概率模型的多模态裂缝分割
💡
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
过去十年，自动化方法被开发用于更高效地检测裂缝，替代传统手动检查。语义分割算法在逐像素检测中表现出色，但需要大量标记数据。为此，提出了无监督的UP-CrackNet，通过生成对抗网络恢复破坏区域，实现逐像素裂缝检测。实验显示其性能优于传统无监督算法，并与先进的监督算法相媲美。代码已公开。
🎯
关键要点
- 过去十年开发了自动化方法以更高效、准确和客观地检测裂缝，替代传统手动检查。
- 语义分割算法在逐像素裂缝检测中表现出色，但需要大量人工标记的数据。
- 提出了无监督的UP-CrackNet，通过生成对抗网络恢复破坏区域，实现逐像素裂缝检测。
- UP-CrackNet的实验结果显示其性能优于传统无监督算法，并与先进的监督算法相媲美。
- 源代码已公开在mias.group/UP-CrackNet。
➡️
