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J-GLOBAL ID：202002217046810210   整理番号：20A0252517

変状分類におけるGrad-CAM++に基づいたCNNの注目領域の可視化に関する検討

著者 (4件)： 小川直輝 (北大 工) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  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： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.113  発行年： 2019年11月09日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.我が国では,高度経済成長期に整備された大量のインフラ施設の老朽化が見込まれており,これに加えて,インフラ施設の維持管理に従事する技術者数の減少も報告されている[1].そのため,これらの維持管理を行う技術者への負担が増大すること...【本文一部表示】

シソーラス用語： *変化 ,  ニューラルネットワーク ,  *可視化 ,  度 ,  機械学習 ,  パターン分類 ,  画素 ,  勾配 ,  地図 ,  重みづけ ,  亀裂 ,  画像処理 ,  *画像認識 ,  輝度勾配 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習
準シソーラス用語： *トンネル変状 ,  注目度 ,  特徴マップ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変状 ,  分類 ,  CNN ,  注目 ,  可視化