一种基于改进YOLO网络的裂缝分割方法

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一种基于改进YOLO网络的裂缝分割方法
申请号:CN202510582499
申请日期:2025-05-07
公开号:CN120543563A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于改进YOLO网络的裂缝分割方法,包括以下步骤:A、构建神经网络模型,所述的神经网络模型包括Backbone网络模块、Neck网络模块、Head网络模块;B、对神经网络模型进行训练,得到训练好的神经网络模型;C、原始图像输入训练好的神经网络模型中,先进入Backbone网络模块;在Backbone网络模块中,原始图像处理得到第三卷积结果、第四卷积结果、MECS模块处理结果输入Neck网络模块中;D、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合,得到不同分辨率的三个特征,分别输入Decoupled Head模块中进行检测,得到一系列检测框以及类别数据,即为最终结果。本发明具有更高的分割精度,能分割出不明显的裂缝。
技术关键词
网络模块 裂缝分割方法 神经网络模型 Sigmoid函数 ReLU函数 多尺度特征融合 通道注意力机制 上采样 分辨率 图像处理 数据 精度