An enhanced network for extracting tunnel lining defects using transformer encoder and aggregate decoder
Notice bibliographique
Résumé
The tunnel environment is characterized by insufficient ambient light, obstructed view, and complex inner lining construction conditions. These factors frequently result in limited anti-interference capability, reduced recognition accuracy, and suboptimal segmentation results for defect extraction. We propose a deep network model utilizing an encoder–decoder framework that integrates Transformer and convolution for comprehensive defect extraction. The proposed model utilizes an encoder that integrates a hierarchical Transformer backbone with an efficient attention mechanism to fully explore complete information at multi-scale granularities. In the decoder, multi-scale information is initially aggregated using a Multi-Layer Perceptron (MLP) module. Additionally, the Stacking Filters with Atrous Convolutions (SFAC) module are implemented to enhance the perception of the complete defect scope. Furthermore, a Boundary-aware Attention Module (BAM) is implemented to enhance edge information to improve the detection of defects. With this well-designed decoder, the multi-scale information from the encoder can be fully aggregated and exploited for complete defect detection. Experimental findings illustrate the effectiveness of our proposed approach in addressing tunnel lining defects within the image dataset. The outcomes reveal that our proposed network achieves an accuracy (Acc) of 94.4% and a mean intersection over union (mIoU) of 78.14%. Compared to state-of-the-art segmentation networks, our model improves the accuracy of tunnel lining defect extraction, showcasing enhanced extraction effectiveness and anti-interference capability, thus meeting the engineering requirements for defect detection in complex environments of tunnels. • A novel enhanced deep learning architecture combining Transformer with convolution is proposed. • An advanced Transformer backbone capable of exploring both local fine-grained and global contextual information. • A well-designed decoder enhances the perceptual range to fully extract defect regions with multiple granularities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».