机译:使用卷积神经网络的黑匣子图像中基于补丁的裂缝检测
Yonsei Univ Sch Civil & Environm Engn 50 Yonsei Ro Seoul 03722 South Korea;
Yonsei Univ Sch Civil & Environm Engn 50 Yonsei Ro Seoul 03722 South Korea;
Yonsei Univ Sch Civil & Environm Engn 50 Yonsei Ro Seoul 03722 South Korea|Texas A&M Univ Dept Construct Sci 400 Bizzell St College Stn TX 77843 USA;
Yonsei Univ Sch Civil & Environm Engn 50 Yonsei Ro Seoul 03722 South Korea;
Pavement monitoring; Road crack detection; Deep learning; Convolutional neural network; Black box camera;
机译:卷积神经网络在黑盒图像中基于补丁的裂纹检测
机译:比较全卷积网络,随机森林,支持向量机和基于补丁的深度卷积神经网络,使用来自小型无人机系统的图像进行基于对象的湿地映射
机译:使用基于贴片的卷积神经网络的CT图像中的肺结节检测
机译:利用深度学习的黑盒路图像中基于补丁的裂缝检测
机译:用混合神经模糊图像分类系统打开神经网络的黑匣子,打破模糊专家系统的知识获取瓶颈。
机译:使用基于贴片的卷积神经网络的CT图像中的肺结节检测
机译:深度卷积神经网络和边缘探测器混凝土图像裂纹检测的比较