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B. G. Pantoja-Rosero ORCID

La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Pantoja-Rosero, B. G. / Chassignet, A. / Rezaie, A. / Kozinski, M. / Achanta, R. / Beyer, K. (2024): Partial annotations in active learning for semantic segmentation. Dans: Automation in Construction, v. 168 (décembre 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105828

  2. Pantoja-Rosero, B. G. / Rusnak, A. / Kaplan, F. / Beyer, K. (2024): Generation of LOD4 models for buildings towards the automated 3D modeling of BIMs and digital twins. Dans: Automation in Construction, v. 168 (décembre 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105822

  3. Pantoja-Rosero, B. G. / Achanta, R. / Beyer, K. (2023): Damage-augmented digital twins towards the automated inspection of buildings. Dans: Automation in Construction, v. 150 (juin 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104842

  4. Pantoja-Rosero, B. G. / Saloustros, S. / Achanta, R. / Beyer, K. (2023): Image-based geometric digital twinning for stone masonry elements. Dans: Automation in Construction, v. 145 (janvier 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104632

  5. Pantoja-Rosero, B. G. / dos Santos, K. R. M. / Achanta, R. / Rezaie, A. / Beyer, K. (2022): Determining crack kinematics from imaged crack patterns. Dans: Construction and Building Materials, v. 343 (août 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.128054

  6. Pantoja-Rosero, B. G. / Achanta, R. / Kozinski, M. / Fua, P. / Perez-Cruz, F. / Beyer, K. (2022): Generating LOD3 building models from structure-from-motion and semantic segmentation. Dans: Automation in Construction, v. 141 (septembre 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104430

  7. Pantoja-Rosero, B. G. / Oner, D. / Kozinski, M. / Achanta, R. / Fua, P. / Perez-Cruz, F. / Beyer, K. (2022): TOPO-Loss for continuity-preserving crack detection using deep learning. Dans: Construction and Building Materials, v. 344 (août 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.128264

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