Coarse-to-fine crack cue for robust crack detection
Zelong Liu, Yuliang Gu, Zhichao Sun, Huachao Zhu, Xin Xiao, Bo Du, Laurent Najman (LIGM), Yongchao Xu
裂纹检测是计算机视觉中一项重要任务。 尽管数据集内性能令人印象深刻,但基于深度学习的方法仍然难以概括到看不见的领域。 裂缝的薄结构特性通常被以前的方法所忽视。 在这项工作中,我们介绍了CrackCue,这是一种基于粗细裂纹线索生成的坚固裂纹检测的新方法。 核心概念在于利用薄结构属性来产生强大的裂纹线索,引导裂纹检测。 具体来说,我们首先在裂纹图像上采用简单的最大池化和向上采样操作。 这导致粗无裂背景,基于该背景可以通过重建网络获得精细无裂纹背景。 原始图像和无裂缝背景之间的差异提供了一个精细的裂缝提示。 这个精细的提示嵌入了强大的裂缝前置信息,不受复杂背景,阴影和各种照明的影响。 作为即插即用方法,我们将提议的CrackCue纳入三个先进的裂纹检测网络。 广泛的实验结果表明,拟议的CrackCue显着提高了基线方法的概括能力和稳健性。 源代码将公开。
Crack detection is an important task in computer vision. Despite impressive in-dataset performance, deep learning-based methods still struggle in generalizing to unseen domains. The thin structure property of cracks is usually overlooked by previous methods. In this work, we introduce CrackCue, a novel method for robust crack detection based on coarse-to-fine crack cue generation. The core concept lies on leveraging the thin structure property to generate a robust crack cue, guiding the crack de...