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基于GhostNet的轻量级桥梁裂缝图像语义分割算法
| 题名： | 基于GhostNet的轻量级桥梁裂缝图像语义分割算法 |
| 作者： | 张定军;廖明潮;高拉劳 |
| 关键词： | 桥梁裂缝检测;实时语义分割;GhostNet;轻量化神经网络;移动端部署;深度学习 |
| 摘要： | 针对现有的桥梁裂缝检测语义分割网络参数量过于庞大、计算时间长、难以部署在移动端等资源受限的设备上，而且存在裂缝细节识别困难、分割结果不连续的问题，提出了一种优化PSPNet网络结构的改进型轻量级裂缝语义分割模型Ghost—PSPNet。首先利用GhostNet替换ResNet—50作为主干网络，以更小的计算代价生成冗余特征，其次在模型中引入一条支路结构融合多层级特征，得到含更多准确裂缝形态、空间位置信息的高语义特征图，并在金字塔池化模块（Pyramid pooling module PPM）后嵌入自适应通道注意力机制ECANet来强化上下文语义关系衔接。实验结果表明，与PSPNet以及ShuffletNetV2、VGG16为主干的DeepLabV3+、UNet网络相比该模型mIoU值可达82.8%，所占内存仅为14.9MB较原始PSPNet模型减少了近90%，实时帧率值FPS为38，实现了实时性和准确率的良好平衡。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2023 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 246-262,255 |
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