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

Auteur(s): (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)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 17, v. 38
Page(s): 2491-2510
DOI: 10.1111/mice.13003
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10725620
  • Publié(e) le:
    30.05.2023
  • Modifié(e) le:
    14.01.2024
 
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