Аннотация:Рассматривается детектирование трещин на дорожном покрытии сверточной нейронной сетью на архитектуре U-Net с применением Resnet18 в качестве декодера. Особенностью работы является применение расширенной процедуры аугментации данных с помощью библиотеки imgaug. Было проведено подробное исследование влияния того или иного вида преобразований на качество полученной модели, из чего был сделан вывод, что сочетание аффинных преобразований, расфокусировка и гауссов шум дает наиболее точную модель.