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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Crack Segmentation

10-shot image generation › Semantic Segmentation › Crack Segmentation 13 평가 기록 3 datasets

Crack segmentation in computer vision involves identifying and delineating cracks or fractures in various types of surfaces, such as roads, pavements, walls, or infrastructure. This task is crucial for infrastructure maintenance, as it helps in assessing the condition of structures and planning repairs.

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
CSBSR (w/ PSPNet)
IoU_max: 0.573Average IOU: 0.552AHD95: 22.52HD95_min: 20.92
논문 코드
Hybrid-Segmentor
mIoU: 0.62982
논문 코드
CSSR (SS→SR)
IoU_max: 0.558Average IOU: 0.558
논문 코드

데이터셋

3개
khanhha's dataset - 4x upscaling (blind)CrackVision12Kkhanhha's dataset - 4x upscaling

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/Anirudh0707/Roads-and-Building-Segmentation 2 논문
github.com/anoushkrit/Knowledge 2 논문
github.com/inder9999/ISIC2017_skin_lesion_segmentation 2 논문
github.com/jqueguiner/camembert-as-a-service 2 논문
github.com/jqueguiner/image-segmentation 2 논문
github.com/muramasa8191/DeepLearning 2 논문
github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 2 논문
github.com/shenshutao/image_segmentation 2 논문