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J-GLOBAL ID：201702264150771600   整理番号：17A1737101

畳込ニューラルネットワークを用いた金属欠陥分類

Metal Defect Classification with Convolution Neural Networks

著者 (5件)： MORIMOTO Tsutomu (Kobe Steel, Ltd.) ,  ASHIDA Tsuyoshi (Kobe Steel, Ltd.) ,  WASA Yasuhiro (Kobe Steel, Ltd.) ,  OKAMOTO Akira (Kobe Steel, Ltd.) ,  KATAYAMA Ryo (Kobe Steel, Ltd.)
資料名： 材料とプロセス(CD-ROM)  (Current Advances in Materials and Processes (CD-ROM))
巻： 30  号： 2  ページ： ROMBUNNO.Int.-13  発行年： 2017年08月21日 
JST資料番号： X0994B  ISSN： 1882-8922  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  分類 ,  画像認識 ,  製鉄所 ,  精度 ,  *表面欠陥 ,  分解能
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク ,  *欠陥分類 ,  多層ニューラルネットワーク ,  画像解像度 ,  画像分類

分類 (1件)： 品質管理  (WA01089K)

引用文献 (6件)：

• A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. Hinton, Image Net Classification with Deep Convolutional Neural Networks. In proc. NIPS, 2012.
• S. Maeda, K. Takaoka, Y. Maekawa, Y. Wasa; Kobe Steel Engineering Reports, Vol.61 No.1, 2011, p.20-23.
• C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. R. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, A. Rabinovich, In Proc.CVPR,pp.1-9, 2015.
• K. Simonyan and A. Zisserman, Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In ICLR, 2015.
• T. Ojala, M. Pietik?inen, and D. Harwood, A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions, Pattern Recognition, vol. 29, 1996, pp. 51-59.

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込 ,  ニューラルネットワーク ,  欠陥分類