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公开(公告)号：CN118365582B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410289947.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉大模型蒸馏的桥梁表观裂缝提取方法，属于桥梁表观病害智能提取领域，包括：收集通用目标分割数据集和桥梁裂缝分割数据集，形成蒸馏数据集和表观裂缝提取数据集；建立与视觉大模型SAM进行蒸馏的轻量化裂缝提取编码器；采用蒸馏数据集进行蒸馏，蒸馏目标为视觉大模型SAM和轻量化裂缝提取编码器生成的图像嵌入差别最小；在轻量化裂缝提取编码器后增加裂缝提取解码器，形成桥梁表观裂缝提取模型；使用组合损失函数对桥梁表观裂缝提取模型进行训练；利用训练好的模型进行桥梁表观裂缝图像的裂缝提取。本发明显著地降低了模型的参数量和运行时间，即能准确又能快速的对裂缝进行提取。
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公开(公告)号：CN118365582A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410289947.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉大模型蒸馏的桥梁表观裂缝提取方法，属于桥梁表观病害智能提取领域，包括：收集通用目标分割数据集和桥梁裂缝分割数据集，形成蒸馏数据集和表观裂缝提取数据集；建立与视觉大模型SAM进行蒸馏的轻量化裂缝提取编码器；采用蒸馏数据集进行蒸馏，蒸馏目标为视觉大模型SAM和轻量化裂缝提取编码器生成的图像嵌入差别最小；在轻量化裂缝提取编码器后增加裂缝提取解码器，形成桥梁表观裂缝提取模型；使用组合损失函数对桥梁表观裂缝提取模型进行训练；利用训练好的模型进行桥梁表观裂缝图像的裂缝提取。本发明显著地降低了模型的参数量和运行时间，即能准确又能快速的对裂缝进行提取。
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公开(公告)号：CN118379237B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410289927.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉大模型SAM的桥梁表观裂缝像素级辨识方法，包括：采集桥梁表观裂缝图像并进行像素级标注，使用随机采样法进行训练、验证和测试集的划分；对视觉大模型SAM进行修改，删除图像嵌入之后的部分，对剩余的部分添加裂缝特征低秩适应器，形成SAM‑Crack编码器；在SAM‑Crack编码器后增加裂缝像素级辨识解码模块，形成完整的SAM‑Crack模型；使用训练集对SAM‑Crack模型进行训练，训练损失函数为DICE损失和交叉熵损失的组合函数；使用训练好的SAM‑Crack模型对待辨识的桥梁表观裂缝图像进行处理，生成裂缝像素级辨识结果。本发明大幅度提升了有限标注数据下的裂缝辨识准确率。
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公开(公告)号：CN118379237A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410289927.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉大模型SAM的桥梁表观裂缝像素级辨识方法，包括：采集桥梁表观裂缝图像并进行像素级标注，使用随机采样法进行训练、验证和测试集的划分；对视觉大模型SAM进行修改，删除图像嵌入之后的部分，对剩余的部分添加裂缝特征低秩适应器，形成SAM‑Crack编码器；在SAM‑Crack编码器后增加裂缝像素级辨识解码模块，形成完整的SAM‑Crack模型；使用训练集对SAM‑Crack模型进行训练，训练损失函数为DICE损失和交叉熵损失的组合函数；使用训练好的SAM‑Crack模型对待辨识的桥梁表观裂缝图像进行处理，生成裂缝像素级辨识结果。本发明大幅度提升了有限标注数据下的裂缝辨识准确率。
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