IEEE Transactions on Image Processing· 2018Q1
DeepCrack: Çatlak Tespiti için Hiyerarşik Evrişimsel Özelliklerin Öğrenilmesi
DeepCrack: Learning Hierarchical Convolutional Features for Crack Detection
- 1.043atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
Derin evrişimsel sinir ağı DeepCrack, zorlu veri kümelerinde durum-sanatı yöntemlerini aşarak, ortalama %0.87 F-Ölçüsü elde ederek, çok ölçekli hiyerarşik özellikleri birleştirerek otomatik çatlak tespiti için yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: İnşaat ve Yapı Mühendisliği
Civil and Structural EngineeringEngineering