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【2h】

Automatic Pixel-Level Pavement Crack Recognition Using a Deep Feature Aggregation Segmentation Network with a scSE Attention Mechanism Module

机译：自动像素级路面裂纹识别，使用深色特征聚合分段网络具有SCSSE注意力机制模块

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作者
Wenting Qiao; Qiangwei Liu; Xiaoguang Wu; Biao Ma; Gang Li;
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年度 2021
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1. Automated Pixel-Level Pavement Crack Detection on 3D Asphalt Surfaces Using a Deep-Learning Network [J] . Zhang Allen, Wang Kelvin C. P., Li Baoxian, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering . 2017,第10期

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2. Automatic pixel-level crack segmentation in images using fully convolutional neural network based on residual blocks and pixel local weights [J] . Raza Ali, Joon Huang Chuah, Mohamad Sofian Abu Talip, Engineering Applications of Artificial Intelligence . 2021,第Sepa期

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3. Enhanced global attention upsample decoder based on enhanced spatial attention and feature aggregation module for semantic segmentation [J] . Lianglu Yin, Haifeng Hu Electronics Letters . 2020,第13期

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5. An automatic speech recognition oriented study on segmentation, low dimensional feature extraction, and temporal trajectory information capture. [D] . Zhu, Yonggang. 2002

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6. Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network [O] . Chuncheng Feng, Hua Zhang, Haoran Wang, 2020

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