A237-四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

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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窄为 0.06 毫米，最宽为 25

毫米。数据集中的部分图片可能存在着一定的遮挡干扰，例如阴影、建筑表面

粗糙、建筑表面脱落、拍摄角度变换、建筑表面的孔洞和背景噪声，目标数据

集的分类任务即为区分带裂痕和不带裂痕的图片。

二、实验报告设计

2.1. 数据准备

说明实验数据集的获取和预处理过程2.2. 数据清洗

说明并分析实验数据清洗和准备过程

2.3. 模型搭建

展示并分析所使用的机器学习领域的分类模型（至少两种传统的机器学习

模型）

2.4. 模型训练测试

展示并分析机器学习模型的训练和测试过程

2.5. 结果可视化

展示实验结果并可视化的分析实验结果

2.6. 分析和优化（要包含对两类模型的结果的比较讨论）

分析实验结果,各个模型的优缺点并进行优化改进