四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型

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一、课题综述
1.1. 课题简介
在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景
也各不相同。
1.2. 课题目标（示例）
本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛 Kaggle，该竞赛为数
据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，
包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标
数据集，搭建相应的传统机器学习模型和深度神经网络模型，完成基于机器学
习的图片分类任务，并能取得较优的分类性能。整个实验课题包含数据准备、
数据预处理、模型搭建、模型训练、模型优化、模型检测、实验总结等过程。
1.3. 课题数据集（示例）
本课题使用的数据集为来自 Kaggle 竞赛的“Structural Defects Network
(SDNET) 2018”(https://www.kaggle.com/aniruddhsharma/structural-defects-network
concrete-crack-images)，该数据集包含有桥梁表面、步行道表面和墙面三种不同
的图片，每种图片都包含有带裂痕的图片和不带裂痕的图片共两类图片。数据
集共包含 56000 张图片，其中图片上的建筑裂痕最