利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。《基于深度学习的裂缝病害图像 检测与识别技术》通过系统总结国内外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害图像进行分类与分割提取，可以大幅提升裂缝的分类与识别精度，丰富深度学习中的网络模型。