CrackDiffusion: a two-stage semantic segmentation framework for pavement crack combining unsupervised and supervised processes
Achieving precise and reliable automated pavement crack detection using deep learning techniques is vital for intelligent pavement maintenance. This study proposes CrackDiffusion, an enhanced-supervised detection framework for pavement crack, combining two supervised and unsupervised stages. In Stag...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Han, Chengjia, Yang, Handuo, Ma, Tao, Wang, Shun, Zhao, Chaoyang, Yang, Yaowen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176034 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Multi-stage generative adversarial networks for generating pavement crack images
بواسطة: Han, Chengjia, وآخرون
منشور في: (2024) -
Automatic pixel-level pavement crack detection using information of multi-scale neighborhoods
بواسطة: Ai, Dihao, وآخرون
منشور في: (2018) -
Unsupervised modality adaptation with text-to-Image diffusion models for semantic segmentation
بواسطة: XIA, Ruihao, وآخرون
منشور في: (2024) -
The cracking process
بواسطة: Eleanor, Adolfo T.
منشور في: (1952) -
Fatigue crack growth investigation on offshore pipelines with three-dimensional interacting cracks
بواسطة: Zhang, Yanmei, وآخرون
منشور في: (2018)