Multiple Classification Network of Concrete Defects Based on Improved EfficientNetV2

计算机科学 棱锥(几何) 桥(图论) 人工智能 特征(语言学) 模式识别(心理学) 特征提取 人工神经网络 曲面(拓扑) 数据挖掘 数学 医学 语言学 哲学 内科学 几何学
作者
Jiawei Ni,Bing Wang,Kun Lu,Jun Zhang,Peng Chen,Li-lan Pan,Chenxiao Zhu,Bing Wang,Wenyan Wang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 626-638 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-981-99-4742-3_52
摘要

The quality of concrete is crucial for the safety of facilities. Specifically, the ex-posed surface defects of the bridge seriously affect its strength and aesthetics. However, due to the influence of weather and light, different types of defects on the concrete surface may potentially overlap, making it difficult for classification algorithms to identify concrete surface defects. Traditional recognition methods based on human observation are unreliable and time-consuming, while automatic recognition methods based on computer vision have limitations in identifying multiple defects simultaneously. In this work, a multi-classification network based on improved EfficientNetV2 [1] is proposed to identify multiple defects simultaneously, in which EfficientNetV2 was used as the backbone to ensure the accuracy of feature extraction, and the spatial pyramid pool structure was combined to achieve multiple label classifications [2]. The results show that the accuracy of the concrete defect multi classification network based on EfficientNetV2 reaches 77.6%, with an average classification accuracy of over 94%. This emphasizes the effectiveness of our method in concrete defect recognition.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
cbuno关注了科研通微信公众号
刚刚
110011发布了新的文献求助20
1秒前
1秒前
lxy发布了新的文献求助10
1秒前
01发布了新的文献求助10
1秒前
123完成签到,获得积分10
2秒前
山茶发布了新的文献求助10
3秒前
无花果应助东堂采纳,获得10
3秒前
澡雪发布了新的文献求助10
3秒前
缪甲烷完成签到,获得积分10
4秒前
myth发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
123发布了新的文献求助20
4秒前
朴实雨竹完成签到,获得积分10
5秒前
小钱全完成签到,获得积分10
5秒前
可爱的函函应助冷酷寒安采纳,获得10
6秒前
6秒前
今后应助洪世贤采纳,获得10
6秒前
快点毕业发布了新的文献求助30
6秒前
Dddd关注了科研通微信公众号
7秒前
利好完成签到 ,获得积分10
7秒前
领导范儿应助Dale采纳,获得10
7秒前
顾矜应助乖乖猫采纳,获得10
8秒前
huff完成签到,获得积分10
8秒前
邵邵发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
JamesPei应助畅快的觅风采纳,获得10
9秒前
9秒前
FFGC完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
淡淡诗柳完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
小马甲应助yls采纳,获得10
11秒前
王三完成签到,获得积分10
12秒前
wendinfgmei发布了新的文献求助50
13秒前
Djtc完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
脑洞疼应助背后友蕊采纳,获得10
14秒前
14秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974797
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519250
关于积分的说明 11197623
捐赠科研通 3255405
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797769
邀请新用户注册赠送积分活动 877156
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806202