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基于深度学习的图像分割在道路裂缝数据集中的应用

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简介：
本研究运用深度学习技术对道路裂缝进行图像分割分析，旨在提高裂缝检测精度与效率，为道路维护提供科学依据。 我有一份包含两万张道路裂缝图像的数据集，并使用Labelme工具对其中的250张进行了标注，生成了对应的json文件，可以直接用labelme打开。此外，我还编写了一个python程序来批量将这250张已标注好的图片转换成mask图像，这些数据可以用于进行图像分割任务。如果有需要查看该批量化处理json文件以生成mask图像的代码，请联系我获取相关资源。

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  • 基于深度学习的图像分割在道路裂缝数据集中的应用
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    本研究运用深度学习技术对道路裂缝进行图像分割分析，旨在提高裂缝检测精度与效率，为道路维护提供科学依据。 我有一份包含两万张道路裂缝图像的数据集，并使用Labelme工具对其中的250张进行了标注，生成了对应的json文件，可以直接用labelme打开。此外，我还编写了一个python程序来批量将这250张已标注好的图片转换成mask图像，这些数据可以用于进行图像分割任务。如果有需要查看该批量化处理json文件以生成mask图像的代码，请联系我获取相关资源。
     
  • 深度学习中的桥梁裂缝图像数据集
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    该数据集专注于收集和标注桥梁裂缝的图像，用于支持深度学习模型训练与评估，促进桥梁健康监测技术的发展。 桥梁裂缝图像数据集包含2068张图片，总大小为266MB。该数据集分为训练集、验证集和测试集： - 训练集：1324张图片 - 验证集：413张图片 - 测试集：331张图片
     
  • 路面裂缝图像分割数据集
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    本数据集包含大量路面裂缝高清图片，旨在通过机器学习技术实现高效准确的裂缝识别与分类，促进道路维护工作的智能化。 道路裂缝图像分割数据集已经划分好了训练、测试和验证集。
     
  • 道路裂缝数据集的语义分割
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    本项目致力于构建和应用专门针对道路裂缝检测的语义分割数据集，通过深度学习技术提高路面维护效率与安全性。 语义分割道路裂缝数据集适用于进行道路裂缝的语义分割任务，并且所有标签都是纯手工制作完成的。该数据集中共有120张原始图片及对应的标注后的json文件共120个。博主使用此数据集训练后，精度能够达到80%以上，可以说效果相当不错。资源免费开放下载，希望能帮助到大家。
     
  • 图像分割数据集在深度学习中的应用：包含训练与测试集的二值分割遥感公路图像数据集
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    本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用，特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务，旨在提升道路识别精度。 项目包含：二值分割遥感公路图像分割数据集（已划分训练集和测试集）。 该数据集基于卫星影像中的道路进行标注，前景目标丰富且标注效果良好，适用于分割网络的实战应用。 数据集总大小为237MB。它分为两个部分： - 训练集：包含1340张图片及其对应的1340个mask图像； - 测试集：包括334张图片和相应的334个mask图像。 此外，项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本，能够随机选取一张图片，并将其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。
     
  • 基于Swin Transformer的SwinUNet在裂缝图像分割中的应用与实现
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    本文介绍了基于Swin Transformer的SwinUNet模型，并探讨了其在裂缝图像分割任务中的应用效果和具体实现方法。 本段落详细介绍了SwinUNet架构的设计与应用，并特别强调了它在裂缝图像分割中的优势。SwinUNet是一种结合了Swin Transformer和U-Net优点的神经网络，前者具备强大的全局特征捕捉能力，后者擅长恢复空间信息并生成高质量的分割结果。文章描述了该模型从理论到实践的具体实现过程，包括数据收集、预处理、模型搭建、损失函数选择直至训练与评估的一系列流程，并提供了相关代码示例。此外还讨论了一些常见裂缝检测数据集的特点以及评价模型性能的关键指标，如IoU和Dice系数等。
     
  • 大型遥感道路图像的深度学习分割数据集（训练部分）
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    本数据集为大型遥感图像中的道路识别任务设计，专门用于深度学习模型的道路分割训练。包含丰富多样的遥感影像样本，旨在提升算法在复杂场景下的道路自动检测能力。 项目包含一个大型遥感道路图像分割数据集（训练集），文件以文件夹格式储存，可以直接用作图像分割数据集，无需额外处理。该数据集由大量卫星遥感图片组成，前景区域丰富且标注效果极佳，适合用于训练分割网络。由于数据量较大，在这里分两次上传。整个数据集的总大小为818MB，其中包含90,000张图像和相应的90,000个掩模（mask）文件。 此外，项目还提供了一个图像分割可视化脚本，该脚本能随机选择一张图片，并展示其原始图、GT图像以及GT在原图上的蒙板效果。最后将这些信息保存至当前目录中。
     
  • 关于深度学习在图像分类与分割中的应用综述
    优质
    本文为一篇综述性文章，全面回顾了深度学习技术在图像分类和分割领域的最新进展、关键方法及实际应用，并探讨未来研究方向。 记录下AlexNet及另外七个经典网络的架构与创新点，供参考。
     
  • 烟叶数据集的深度学习应用（目标检测与图像分割）
    优质
    本研究探讨了深度学习技术在烟叶图像处理中的应用，重点在于目标检测和图像分割，旨在提高烟草作物的质量评估和病害识别效率。 深度学习烟叶检测/分割数据集包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究。
     
  • 深度学习肝脏分割：在医学影像中的应用
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    本文探讨了深度学习技术在肝脏自动分割领域的最新进展和挑战，并详细介绍了其在医学影像分析中的实际应用。 肝分割项目的目的是通过计算机视觉技术，在患者进行扫描的过程中自动描绘肝脏轮廓。该项目采用了一种基于研究论文提出的方法，并将其应用于对肝脏图像的分割任务中。数据集以NifTi格式提供，包含20个三维医学检查的数据样本，每个样本都包括原始影像及其对应的肝脏区域掩模。 我们使用nibabel库来读取这些关联的图像和蒙版文件。在模型构建方面，训练了一个U-net架构——一种完全卷积网络。这种结构的特点是在传统的收缩路径中添加了上采样操作层而非池化层，从而使得网络能够同时学习到上下文信息（通过契约路径）以及精确定位细节（借助扩展路径）。由于跳过连接的存在，来自较低层次的上下文信息得以传递至更高分辨率层级。因此，整个模型可以输出与输入图像大小一致的结果。