http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14438
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Loza Aguirre, Edison Fernando, dir. | - |
dc.contributor.author | Duchi Tipán, Johana Belén | - |
dc.date.accessioned | 2025-08-20T20:41:06Z | - |
dc.date.available | 2025-08-20T20:41:06Z | - |
dc.date.issued | 2024-12-12 | - |
dc.identifier.citation | Tesis (Ingeniera en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2024 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14438 | - |
dc.description | This work addresses the classification of structural damage in masonry and reinforced concrete buildings using models based on Data-Efficient Image Transformers (DeiT). The primary motivation stems from the need to develop automated and robust systems that facilitate post-seismic assessment. In particular, it is focused on scenarios with small and imbalanced datasets for which various data augmentation techniques were implemented... | es_ES |
dc.description.abstract | El presente trabajo aborda la clasificación de daños estructurales en edificaciones de mampostería y hormigón armado, utilizando modelos basados en Data-Efficient Image Transformers (DeiT). La motivación principal surge de la necesidad de desarrollar sistemas automatizados y robustos que faciliten la evaluación post-sísmica, especialmente en contextos con datasets pequeños y desbalanceados... | es_ES |
dc.format.extent | 43 h. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Quito | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | Redes neuronales (Computadores) - Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
dc.subject.other | Ciencias | es_ES |
dc.subject.other | Categoria 2 | es_ES |
dc.title | Modelo de clasificación de imágenes basado en Transformers para la evaluación de daños estructurales post-sísmicos de acuerdo con la Escala Macrosísmica Europea: comparativa con técnicas de aprendizaje de máquina | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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321980.pdf | Texto completo | 669.33 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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