基于区域损失的道路病害图像语义分割方法

本发明为基于区域损失的道路病害图像语义分割方法。该方法构建RLMT‑Net模型，采用特征金字塔网络(FPN)进行特征提取，结合区域提议网络(RPN)和RoIAlign层，以多级、从粗到精的方式处理实例分割。通过Transformer体系实现不同粒度的多层次特征点信息融合和显式建模，有效处理分割歧义。RLMT‑Net模型能够并行处理跨越四叉树级别的不相关节点，实现高效的实例分割。在数据集上的F1分数和mIoU分别达到了0.7957和0.8152，能大大提高识别为自动化裂缝识别道路病害准确率，为自动化道路病害的检查提供了新思路。