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J-GLOBAL ID：202002244751307150   整理番号：20A0250230

三次元屈折率計測用位相抽出における実測データによる畳み込みニューラルネットワークの学習

Training convolutional neural network using experimental data in phase extraction for 3D refractive-index measurement

著者 (6件)： 貫洞大地 (北大 大学院工学院) ,  柳瀬佳亮 (北大 大学院工学院) ,  富岡智 (北大 大学院工学研究院) ,  宮本直樹 (北大 大学院工学研究院) ,  上田亮介 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  HESHMAT Samia (Aswan Univ.)
資料名： Optics & Photonics Japan講演予稿集(CD-ROM)  (日本光学会年次学術講演会講演予稿集(CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.5aP7  発行年： 2019年11月27日 
JST資料番号： L6928B  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： 3D屈折率測定において,インターフェログラムからの位相抽出は重要な問題の1つである。畳...【JST・京大機械翻訳】【本文一部表示】

シソーラス用語： 屈折率 ,  屈折分析 ,  ニューラルネットワーク ,  干渉縞 ,  *位相シフト ,  機械学習 ,  非破壊測定 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  コンピューター断層撮影
準シソーラス用語： 計算機トモグラフィー ,  位相変化 ,  *屈折率測定

分類 (1件)： 屈折及び反射の測定と装置  (BD07060V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 屈折率 ,  計測 ,  位相 ,  実測データ ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  学習