Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

Updated: Jun 19, 2026

End-To-End Deep Neural Network for Salient Object Detection in Complex Environments
03:31

End-To-End Deep Neural Network for Salient Object Detection in Complex Environments

Published on: December 15, 2023

变压器-CNN混合框架用于路面沟细分

Tianjie Zhang1,2, Zhen Liu3, Bingyan Cui1

  • 1Center for Advanced Infrastructure and Transportation, Rutgers University, Piscataway, NJ 08854, USA.

Sensors (Basel, Switzerland)
|November 13, 2025
PubMed
概括

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Investigation of damage evolution in asphalt concrete under coupled ultraviolet aging and freeze-thaw cycles.

Scientific reports·2026
Same author

How urban environments structure running behaviour in Beijing during winter, spring, and summer 2024: spatiotemporal patterns and configuration-specific interactions from running trajectory data.

Archives of public health = Archives belges de sante publique·2026
Same author

Identification and Evaluation of Volatile Compounds from Solanaceae Plants Attractive to <i>Tuta absoluta</i> (Lepidoptera: Gelechiidae).

Journal of agricultural and food chemistry·2026
Same author

PRC1 promotes MAFLD progression by regulating glycolysis/lactylation axis and forming a positive feedback loop.

The Journal of nutritional biochemistry·2026
Same author

Uniform efficacy of SGLT2 inhibitors across the ejection fraction spectrum and in high-risk patients with HFpEF: a prespecified pooled analysis.

Frontiers in cardiovascular medicine·2026
Same author

Betulin Protects Against Cardiac Hypertrophy by Improving AMPK/Nrf2-Dependent Mitochondrial Function.

Phytotherapy research : PTR·2026

这项研究介绍了PoFormer,这是一种混合深度学习模型,用于准确检测坑洞. 通过改进自动缺陷细分,PoFormer提高了路面安全性和基础设施维护.

科学领域:

  • 土木工程 土木工程是指土木工程.
  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 路面表面缺陷,如沟,构成重大安全风险,并加速基础设施的衰退.
  • 自动检测这些缺陷需要先进的传感和深度学习模型.

研究的目的:

  • 提出PoFormer,一个变压器-CNN混合框架,用于精确的路面沟细分.
  • 评估PoFormer的性能与使用多样化的数据集的最先进模型对比.

主要方法:

  • 开发了一个变压器-CNN混合框架 (PoFormer),集成全球和本地特征提取.
  • 使用开源图像和来自多传感器检查车辆的高分辨率现场数据创建了一个全面的数据集.
  • 采用毫米级分辨率的3D表面成像与红外线/激光辅助照明,用于稳健的数据采集.

主要成果:

  • PoFormer实现了77.23%的欧盟 (IoU) 的平均交叉点.
  • 该模型获得的平均像素精度为84.48%.
  • 与现有的基于CNN的模型相比,PoFormer显示出更高的细分精度.

结论:

关键词:
在美国,CNN是CNN.深度学习是一种深度学习.图像分割 图像细分 图像细分一个坑洞的坑洞.变压器的变压器是一个变压器.

相关实验视频

Last Updated: Jun 19, 2026

End-To-End Deep Neural Network for Salient Object Detection in Complex Environments
03:31

End-To-End Deep Neural Network for Salient Object Detection in Complex Environments

Published on: December 15, 2023

  • 拟议的PoFormer框架在路面沟细分方面提供了卓越的性能.
  • 将多传感器3D成像与混合神经网络集成,可以推进智能路面状况监测.
  • 这项技术在自动化基础设施维护和改善道路安全方面具有重大潜力.