人工智能导论课的课程作业。随着交通路面的飞机数量急剧上升，安全驾驶被广泛关注，能否及时检测到机场跑道路面是否存在裂缝成为一项安全技术。文章阐述Yolov5的工作原理，对道路裂缝进行网络建模以及训练后获取预测的结果，采用公式（均精度和平均召回率）对其进行评估，对已有标签的数据进行预处理，整理获得相关的训练集和测试集。试验表明基于Yolov5的交通路面裂缝检测满足人们对准确性和实用性的需求。
2022-01-05 21:05:09
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道路裂缝检测神经网络
使用 keras 构建的卷积神经网络以 97.5% 的准确率检测道路裂缝。 这个 repo 包含一个 jupyter notebook 文件，用于正确理解图像数据集和模型训练。
#数据集
2021-12-30 13:15:05
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