基于自注意力機(jī)制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道襯砌裂縫智能檢測

摘要： 卷積操作固有的局部性，導(dǎo)致難以捕獲裂縫的全局特征表示。針對(duì)這一問題，以YOLOv5網(wǎng)絡(luò)框架為基礎(chǔ)，通過融合自注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種高精度隧道襯砌裂縫智能檢測算法ST-YOLO。構(gòu)建一種雙分支特征提取模塊，分支一采用基于自注意力機(jī)制的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)提取裂縫的全局特征，分支二采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CSPDarkent提取裂縫的局部細(xì)節(jié)特征；采用卷積注... （共11頁）