CrossDiff：基于跨条件编码器-解码器的扩散概率模型用于裂缝分割
计算机视觉与模式识别
2025-01-23 v1
摘要
工业混凝土表面的裂缝分割是一项具有挑战性的任务，因为裂缝通常呈现出复杂的形态且呈细长状态。传统的分割方法往往难以准确定位这些裂缝，从而导致维修和修复过程中的效率低下。本文提出了一种 novel 的基于扩散模型的跨条件编码器-解码器模型，命名为 CrossDiff，这是首次将扩散概率模型应用于裂缝分割任务。具体而言，CrossDiff 将跨编码器和跨解码器集成到扩散模型中，构成交叉形状的扩散模型结构。其中，跨编码器增强了保留裂缝细节的能力，跨解码器有助于提取裂缝的语义特征。因此，CrossDiff 能更好地处理细长裂缝。我们在包括 CFD、CrackTree200、DeepCrack、GAPs384 和 Rissbilder 五个具有挑战性的裂缝数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的 CrossDiff 模型在 Dice 得分和 IoU 指标上均优于其他 state-of-the-art 方法 8.0%。该代码将很快公开源。
引用
@article{arxiv.2501.12860,
title = {CrossDiff: Diffusion Probabilistic Model With Cross-conditional Encoder-Decoder for Crack Segmentation},
author = {Xianglong Shi and Yunhan Jiang and Xiaoheng Jiang and Mingling Xu and Yang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.12860},
year = {2025}
}