Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 35

Работа: Lightweight Deep Learning Model for Fire Classification in Tunnels

  1. Squeeze-and-Excitation Networks

    Jie Hu, Li Shen, Gang Sun

    Препринт2018Цитирований: 8
    ABI
  2. CBAM: Convolutional Block Attention Module

    Sanghyun Woo, Jongchan Park, Joon‐Young Lee +1

    Глава2018Цитирований: 6
    ABI
  3. An Improved YOLOv5s Fire Detection Model

    Zhan Dou, Hang Zhou, Zhe Liu +7

    Статья2023Цитирований: 2
    ABI
  4. A real-time forecast of tunnel fire based on numerical database and artificial intelligence

    Xiqiang Wu, Xiaoning Zhang, Xinyan Huang +2

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI
  5. Structural safety assessment of concrete tunnel lining subjected to fire

    Donatella de Silva, M. Andreini, Antonio Bilotta +4

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI
  6. An Optimized Deep-Learning-Based Network with an Attention Module for Efficient Fire Detection

    Muhammad Altaf, Muhammad Yasir, Naqqash Dilshad +1

    Статья2025Цитирований: 2
    ABI
  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI