最近在研究如何利用深度学习技术解决实际问题，于是动手完成了一个基于PyTorch的UNet模型，专门用于检测道路裂纹！👀 这个任务不仅具有学术价值，还能为交通安全提供技术支持。裂纹是道路损坏的重要标志，及时发现并修复可以避免更大的损失。

首先，我收集了大量包含裂纹和正常道路的图像数据集，并对它们进行了标注（Ground Truth）。接着，在PyTorch框架下搭建了经典的UNet网络结构，它以编码器-解码器的形式高效提取图像特征并恢复细节。训练过程中采用交叉熵损失函数优化裂纹分割效果，同时加入数据增强策略提升模型泛化能力。

目前模型已经能够稳定输出较为精准的裂纹分割图，未来计划进一步优化网络参数与推理速度，让其适应更多应用场景。如果你也对这一领域感兴趣，不妨尝试一下吧！💻🚀 深度学习 计算机视觉 道路安全