matlab精度检验代码道路故障识别(DeepSegmentor)
2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。
1,数据集
2.安装
我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法,您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境:
conda
env
create
-f
environment.yml
3.平衡权重
我们使用以下命令来遵循该方法:
python3
./tools/calculate_weights.py
--data_path
4.培训
培训之前,请下载数据集并将其复制到文件夹datasets
。
探伤
sh
./scripts/train_deepcrack.sh
道路检测
sh
./scripts/train_roadnet.sh
我们在这里提供我们的预训练模型:
模型
Google云端硬碟
深裂
道路网
5,测试
探伤
sh
./scripts/test_deepcrack.sh
图像
地面真相
GF
融合的
侧边1
第2边
侧面3
侧面4
1