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基于M-Unet的混凝土裂縫實時分割算法

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摘要：針對主流深度學習裂縫分割算法消耗大量計算資源、傳統圖像處理方法檢測精度低、丟失裂縫特征等問題，為了實現對混凝土裂縫的實時檢測和在像素級水平上分割裂縫，提出一種基于輕量級卷積神經絡M-Unet的裂縫語義分割模型，首先對MobileNet_V2輕量網絡進行改進，修剪其網絡結構并優(yōu)化激活函數，再用改進的MobileNet_V2替換U-Net參數量巨大的編碼器部分，以實現模型的輕量化并提升裂縫的分割效果。（剩余14041字）

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