Deep learning-based concrete defects classification and detection using semantic segmentation

Visual damage detection of infrastructure using deep learning (DL)-based computational approaches can facilitate a potential solution to reduce subjectivity yet increase the accuracy of the damage diagnoses and accessibility in a structural health monitoring (SHM) system. However, despite remarkable...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Structural health monitoring Ročník 23; číslo 1; s. 383
Hlavní autoři:	Arafin, Palisa, Billah, Ahm Muntasir, Issa, Anas
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	England 01.01.2024
Témata:	encoder-decoder model structural health monitoring semantic segmentation convolutional neural network Concrete defects
ISSN:	1475-9217
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!