好文推荐第79期 | TUST中科院1区（TOP）文章《一种基于深度学习的两步法地铁隧道衬砌缺陷识别框架》！

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好文推荐 A two-step deep learning-based framework for metro tunnel lining defect recognition 一种基于深度学习的两步法地铁隧道衬砌缺陷识别框架 摘要（Abstract） 为了 快速、准确、自动 地 从 海量地铁隧道衬砌图像数据中识别各类缺 陷（渗漏、裂缝、剥落）， 提出了一种基于深度学习的两步法识别框架 。首先， 利用 自主研发的地铁隧道检测 无人 机（MTID）、 手机和数码相机 建立 了地铁隧道衬砌图像分类和多缺陷检测 数据集 。在缺陷识别框架的第一步中， 基于分类数据集 ，结 合卷积神经网络与视觉Transformer ， 构建 了隧道衬砌图像分类网络（ TLCNet ）， 实现缺陷图像的筛选与存储 ，其分类准确率达到85.60%±1.58%，帧率为81FPS。在第二步中，设计多检测头并 引入注意力模块 ，基于You Only Look Once（YOLO）网络 提出 隧道衬砌缺陷检测网络（ TDDNet ），在目标检测 ………………………………