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Autonomous Structural Visual Inspection Using Region‐Based Deep Learning for Detecting Multiple Damage Types

2017· article· en· 1 520 citations· W2768955070 sur OpenAlex· 10.1111/mice.12334

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Résumé

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

La notice

Revue
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
Thématique
Infrastructure Maintenance and Monitoring
Domaine
Engineering
Établissements canadiens
University of Manitoba
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Convolutional neural networkComputer scienceArtificial intelligenceVisual inspectionRobustness (evolution)PixelPattern recognition (psychology)Computer visionDeep learning
Résumé présent dans OpenAlex
non