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Prompt engineering for zero‐shot and few‐shot defect detection and classification using a visual‐language pretrained model

Autor(en): ORCID (Building Informatics Group, Department of Architecture and Architectural Engineering Yonsei University Seoul South Korea)
(Building Informatics Group, Department of Architecture and Architectural Engineering Yonsei University Seoul South Korea)
(Building Informatics Group, Department of Architecture and Architectural Engineering Yonsei University Seoul South Korea)
(Building Informatics Group, Department of Architecture and Architectural Engineering Yonsei University Seoul South Korea)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 11, v. 38
Seite(n): 1536-1554
DOI: 10.1111/mice.12954
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10696412
  • Veröffentlicht am:
    12.12.2022
  • Geändert am:
    02.09.2023
 
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