【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机应用，特别是涉及一种轻量化裂缝分割方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、裂缝是工程结构中常见的损伤，会导致工程结构的承载能力及耐久性等降低，因此，对裂缝的识别是结构健康检测领域重要的项目之一。
2、相关技术中，可以通过传统模型（例如卷积神经网络等）对裂缝图像进行裂缝分割，但是由于用于训练传统模型的数据集规模较小，从而导致了裂缝分割的泛化性、鲁棒性及效率低的问题。大模型与传统模型相比，训练数据集规模庞大，从而泛化性更佳，但是需要足够的算力支持，由于自动化检测设备的计算资源有限，因此导致了无法将大模型部署于自动化检测设备的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种轻量化裂缝分割方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，能够解决相关技术中，通过传统模型或大模型进行裂缝分割，由于传统模型的训练数据规模小、大模型要求的算力高，导致的裂缝分割泛化性、鲁棒性及效率低并且大模型无法部署于自动化检测设备的问题。
2、第一方面，本申请实施例提...
【技术保护点】
1.一种轻量化裂缝分割方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割大模型包括图像编码器、提示编码器及掩码解码器，所述基于参数高效微调思想，根据adapter微调技术及所述裂缝数据集，对语义分割大模型进行训练并测试调整，生成裂缝分割模型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像编码器包括ViT块，所述ViT块包括自注意力层及多层感知机，所述在所述图像编码器中插入多个adapter层，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述裂缝分割模型作为教师模型，通过知识蒸馏指导预设...
【技术特征摘要】
1.一种轻量化裂缝分割方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割大模型包括图像编码器、提示编码器及掩码解码器，所述基于参数高效微调思想，根据adapter微调技术及所述裂缝数据集，对语义分割大模型进行训练并测试调整，生成裂缝分割模型，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像编码器包括vit块，所述vit块包括自注意力层及多层感知机，所述在所述图像编码器中插入多个adapter层，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述裂缝分割模型作为教师模型，通过知识蒸馏指导预设学生模型进行训练，生成轻量级裂缝分割模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述裂缝分割模型最终输出层的响应及中间层特征，指导预设学...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛康，郭宇韬，赵晓龙，唐彦嵩，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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