混凝土裂缝无损检测的改进ResNet方法

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摘要：大型混凝土结构的灾难性事故多由微小裂缝发展而成，在混凝土结构服役期间对其进行裂缝检测十分重要。目前基于深度学习的混凝土裂缝无损检测算法飞速发展，但大多未考虑裂缝信息的本身特点，检测的准确性仍有进一步提升空间。为此，提出了一种针对混凝土裂缝无损检测的改进ResNet方法，以残差神经网络ResNet为裂缝检测的基础模型，插入注意力机制模块，提高模型表征能力，使其能够有效捕捉裂缝图像中的重要特征信息，从而提高检测的准确性和鲁棒性。（剩余11980字）

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