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1. 论文 1. 论文
- 《Surface Defect Detection and Evaluation for Marine Vessels using Multi-Stage Deep Learning》提出一个面向船舶制造与检修的多阶段深度学习流水线，用于船体表面缺陷检测与评估，重点识别和量化与船舶制造材料腐蚀相关的现象，包括腐蚀（rust）、附着物（fouling）、涂层剥离（delamination）等。研究特别关注船舶材料腐蚀在不同涂层颜色、光照条件和相机角度下的鲁棒性，有助于提高船舶制造过程中对材料腐蚀的检测与管理能力。论文强调其方法在船舶材料表面腐蚀监测和维修决策中的应用价值。链接：https://arxiv.org/abs/2203.09580 - 《Surface Defect Detection and Evaluation for Marine Vessels using Multi-Stage Deep Learning》提出一个面向船舶制造与检修的多阶段深度学习流水线，用于船体表面缺陷检测与评估，重点识别和量化与船舶制造材料腐蚀相关的现象，包括腐蚀（rust）、附着物（fouling）、涂层剥离（delamination）等。研究特别关注船舶材料腐蚀在不同涂层颜色、光照条件和相机角度下的鲁棒性，有助于提高船舶制造过程中对材料腐蚀的检测与管理能力。论文强调其方法在船舶材料表面腐蚀监测和维修决策中的应用价值。链接：https://arxiv.org/abs/2203.09580
论文复现链接：http://8.130.138.52:21001/#/view/reproduction?doid=newID/5a4fef68-a138-4adb-ba88-43aa4474c08c
- 《Efficient Metal Corrosion Area Detection Model Combining Convolution and Transformer (MCD-Net)》提出了一种高效的金属腐蚀区域检测模型。该模型创新性地结合了卷积编码器与视觉Transformer序列编码器，利用注意力融合模块增强边界识别，并采用基于得分的多尺度增强机制来突出腐蚀区域。该方法在阴影、遮挡和复杂纹理条件下依然能保持高精度，在公开数据集上取得了优异的F1性能，特别适用于船舶制造与检修中对船体钢板和涂层腐蚀的自动化识别与量化分析。链接：https://www.mdpi.com/2076-3417/14/21/9900 - 《Efficient Metal Corrosion Area Detection Model Combining Convolution and Transformer (MCD-Net)》提出了一种高效的金属腐蚀区域检测模型。该模型创新性地结合了卷积编码器与视觉Transformer序列编码器，利用注意力融合模块增强边界识别，并采用基于得分的多尺度增强机制来突出腐蚀区域。该方法在阴影、遮挡和复杂纹理条件下依然能保持高精度，在公开数据集上取得了优异的F1性能，特别适用于船舶制造与检修中对船体钢板和涂层腐蚀的自动化识别与量化分析。链接：https://www.mdpi.com/2076-3417/14/21/9900
论文复现链接：http://8.130.138.52:21001/#/view/reproduction?doid=newID/b200a489-e2c8-4dbd-8767-682d15dd4c04
- 《Mechanical Failure and Metal Degradation of Ships and Marine Structures》系统探讨了船舶与海洋结构中金属材料（包括高强钢、不锈钢、铜合金、钛合金等）在海洋环境下的机械损伤与电化学腐蚀协同作用问题。重点分析了"机械载荷+腐蚀"耦合导致的疲劳、裂纹及腐蚀裂纹等失效机制，并对相应的检测、预警与保护措施进行了深入讨论。链接：https://doi.org/10.3390/met13020272 - 《Mechanical Failure and Metal Degradation of Ships and Marine Structures》系统探讨了船舶与海洋结构中金属材料（包括高强钢、不锈钢、铜合金、钛合金等）在海洋环境下的机械损伤与电化学腐蚀协同作用问题。重点分析了"机械载荷+腐蚀"耦合导致的疲劳、裂纹及腐蚀裂纹等失效机制，并对相应的检测、预警与保护措施进行了深入讨论。链接：https://doi.org/10.3390/met13020272