Detection Method of Pavement Cracks in Aerial Images Based on Double Pyramid Network

Input（H×W×C）	Operational blocks（C，K，C_EC，C_OC）	SE	ACT	S	N
512×512×3	Conv（3， 3， 16， 16）	True	HS	2	2
256×256×16	Bneck（16， 3， 16， 16）	False	RU	1	1
256×256×16	Bneck（16， 3， 64， 24）	True	RU	2	1
128×128×24	Bneck（24， 3， 72， 24）	False	RU	1	1
128×128×24	Bneck（24， 5， 72， 40）	True	RU	2	1
64×64×40	Bneck（40， 5， 120， 40）	False	RU	1	2
64×64×40	Bneck（40， 3， 240， 80）	True	HS	2	1
32×32×80	Bneck（80， 3， 184， 80）	False	HS	1	3
32×32×80	Bneck（80，3，480，112）	True	HS	2	1
16×16×112	Bneck（112， 5， 576， 112）	False	HS	1	1
16×16×112	Conv（112， 3， 288， 288）	False	HS	1	2
16×16×288	Conv（288， 3， 512， 512）	True	RU6	1	2

Table 2. Model ablation experiments
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Table 2. Model ablation experiments
Model Recall /% F1_score /% MIoU /% $P a r a m s$ /10⁶
CPF 83.56 85.47 77.16 32.36
CPF+VG 85.78 87.81 80.34 33.86
CPF+DS 84.94 86.92 79.18 31.70
M-CPF 82.62 84.89 76.62 14.52
Ours 85.39 87.51 79.84 15.63

Table 3. Experiments of different lightweight models
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Table 3. Experiments of different lightweight models
Model F1_score /% MioU /% Params /10⁶
ResNet-34 85.47 77.16 20.80
MobileNetv2 81.32 72.41 3.50
MobileNetv3_small 82.17 73.38 2.54
MobileNetv3_large 82.94 74.23 5.48
MobileNetv3_my 84.89 76.62 3.81

Table 4. Compare experiments with different models in my dataset

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Table 4. Compare experiments with different models in my dataset

Model	F1_score /%	MIoU /%	Params /10⁶	MFLOPs
U-Net	84.87	76.58	24.89	225.84
FCN	80.44	71.43	33.61	85.28
SegNet	85.34	77.06	29.44	160.68
DeepLabv3+	82.54	73.73	39.76	173.40
CPFNet	85.47	77.16	32.36	32.13
Proposed model	87.52	79.85	15.63	16.74

Table 5. CFD dataset experimental results

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Table 5. CFD dataset experimental results

Model	F1_score /%	MIoU /%	Params /10⁶	MFLOPs
U-Net	74.58	65.90	24.89M	225.84
FCN	71.32	63.03	33.61M	85.28
SegNet	76.90	68.05	29.44M	160.68
DeepLabv3+	75.19	66.42	39.76M	173.40
CPFNet	76.24	67.46	32.36M	32.13
Proposed model	78.11	69.28	15.63M	16.74

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Mingxing Gao, Zhengfa Jiang, Lin Zhang, Haoyang Wang. Detection Method of Pavement Cracks in Aerial Images Based on Double Pyramid Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024, 61(22): 2212002

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