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道路坑洼检测：从注意力聚合到对抗性域适应
由认证检查员执行的手动目视检查仍然是主要的 道路坑洼检测的形式。然而，这个过程不仅乏味， 耗时且昂贵，但对检查员来说也很危险。此外 道路坑洼检测结果总是主观的，因为它们取决于 完全基于个人经验。我们最近引入的差异（或 反深度）变换算法允许更好地区分 受损和未损坏的道路区域，并且可以轻松部署到任何语义 分段网络以获得更好的道路坑洼检测结果。为了提高 性能，我们提出了一种新的注意力聚合（AA）框架，该框架 利用不同类型的注意力模块的优势。此外，我们 开发基于对抗的有效训练集增强技术 域适配，其中合成道路RGB图像和转换道路 生成视差（或反深度）图像以增强 语义分割网络。实验结果表明， 首先，变换后的视差（或反深度）图像变得更多 信息;其次，AA-UNet和AA-RTFNet，我们表现最好的 实现分别优于所有其他最先进的实现 用于道路坑洼检测的单模态和数据融合网络;最后， 基于对抗域自适应的训练集增强技术 不仅提高了最先进的语义分割的准确性 网络，也加速了它们的融合。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741540.html
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