Improved YOLOv5-based multi-crack detection in concrete wall surfaces
Notice bibliographique
Résumé
In engineering and infrastructure management, it is essential to ensure the safety and longevity of structures. This can be carried out by properly detecting and monitoring surface cracks. From this lens, this paper presents a novel method for identifying surface cracks using the YOLOv5 (You Only Look Once) deep learning architecture to provide real-time object detection capabilities. First, the YOLOv5 was used with predefined hyperparameters to evaluate its pre-trained knowledge in concrete cracking. Then, the YOLOv5 architecture was fine-tuned to accommodate the specific characteristics of surface cracks within concrete structural components. Finally, the model's backbone was replaced with ResNet-50, and its performance was examined. The experiments in this study involved a diverse dataset of surface crack images and aimed to compare the performance of the three approaches in terms of Precision, Recall, and mean Average Precision metrics. Our findings indicate that YOLOv5-based approaches possess good surface crack identification, with the backbone replacement approach demonstrating the potential for improved adaptability to various structural environments. By combining the capabilities of YOLOv5 and the training strategies, the approach enhances the accuracy and reliability of the surface crack detection systems, resulting in the overall safety and durability of critical infrastructure.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».