简介：摘要：混凝土是基础设施体系中应用广泛的一种材料，但这种材料容易受到外部环境影响，导致混凝土产生裂缝。本研究提出了一种采用网络剪枝技术和EvoNorm-S0结构的改进后的YOLO v4网络，以更好地从众多干扰目标中识别裂缝。提出的网络与使用相同数据集的同类型的另外三种先进算法（SSD300、YOLOv3和YOLO X-l）进行了比较测试。结果表明，所提出的网络不仅能够以较快的计算速度正确分类最多的目标种类，而且具有最高的。
基于改进后的YOLO v4的混凝土结构表面裂缝识别
