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Hybrid semantic segmentation for tunnel lining cracks based on Swin Transformer and convolutional neural network

Autor(en): (School of Civil Engineering and Hunan Provincial Key Laboratory for Disaster Prevention and Mitigation of Rail Transit Engineering Structure Central South University Changsha P. R. China)
(School of Civil Engineering and Hunan Provincial Key Laboratory for Disaster Prevention and Mitigation of Rail Transit Engineering Structure Central South University Changsha P. R. China)
(School of Civil Engineering and Hunan Provincial Key Laboratory for Disaster Prevention and Mitigation of Rail Transit Engineering Structure Central South University Changsha P. R. China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 17, v. 38
Seite(n): 2491-2510
DOI: 10.1111/mice.13003
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10725620
  • Veröffentlicht am:
    30.05.2023
  • Geändert am:
    14.01.2024
 
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