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文献
J-GLOBAL ID:202102238404255092   整理番号:21A0967978

地下鉄トンネルの維持管理支援を目的とした深層学習に基づく変状検出の高精度化に関する検討-壁面の施工方法に注目した精度検証-

A Note on Improving Performance of Deep Learning-based Distress Detection for Supporting Maintenance of Subway Tunnels-Accuracy Verification Focusing on Tunnel Wall Characteristics-
著者 (5件):
春山知生
(北大 大学院情報科学院)
前田圭介
(北大)
藤後廉
(北大 数理・データサイエンス教育研究セ)
小川貴弘
(北大 大学院情報科学研究院)
長谷山美紀
(北大 大学院情報科学研究院)

資料名:
映像情報メディア学会技術報告

巻: 45  号: 4(MMS2021 1-28/ME2021 1-28/AIT2021 1-28)  ページ: 1-6  発行年: 2021年02月11日 
JST資料番号: S0209A  ISSN: 1342-6893  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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