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Siamese Convolutional Neural Networks to Quantify Crack Pattern Similarity in Masonry Facades

Autor(en): ORCID (Department of Structural Reliability, TNO Building, Infrastructure, and Maritime, Delft, The Netherlands)
(Department of Structural Reliability, TNO Building, Infrastructure, and Maritime, Delft, The Netherlands)
(Department of Intelligent Imaging, TNO Defense, Safety, and Security, The Hague, The Netherlands)
(Department of Intelligent Imaging, TNO Defense, Safety, and Security, The Hague, The Netherlands)
(Department of Structural Reliability, TNO Building, Infrastructure, and Maritime, Delft, The Netherlands)
(Department of Intelligent Imaging, TNO Defense, Safety, and Security, The Hague, The Netherlands)
ORCID (Department of Geoscience and Engineering, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: International Journal of Architectural Heritage, , n. 1, v. 17
Seite(n): 1-23
DOI: 10.1080/15583058.2022.2134062
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10697022
  • Veröffentlicht am:
    12.12.2022
  • Geändert am:
    20.02.2023
 
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