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Quantitative detection of typical bridge surface damages based on global attention mechanism and YOLOv7 network

Auteur(s): (Key Laboratory of C&PC Structures of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China)
ORCID (Key Laboratory of C&PC Structures of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China)
(Key Laboratory of C&PC Structures of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China)
(Key Laboratory of C&PC Structures of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China)
(Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241246953
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10789341
  • Publié(e) le:
    20.06.2024
  • Modifié(e) le:
    20.06.2024
 
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