材料認識のための深層学習:最近の進展とオープンチャレンジ【JST・京大機械翻訳】

Tremeau Alain; Xu Sixiang; Muselet Damien

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203935450783 整理番号：22P0217799

材料認識のための深層学習:最近の進展とオープンチャレンジ【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning for Material recognition: most recent advances and open challenges

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発行年： 2020年12月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

カラー画像からの材料の認識は今日なお困難な問題である。深層ニューラルネットワークは物体認識に関して非常に良い結果を提供し,過去10年間における膨大な量の論文のトピックであるが,材料画像へのそれらの適応は,等価精度に達するためのいくつかの研究を必要とする。それにもかかわらず,最近の研究は,深い学習による材料認識において非常に良好な結果を達成し,本論文では,材料画像データセット,コンテキストの影響,および材料外観に対するアドホック記述子の3つの側面に焦点を当てて,それらのほとんどをレビューする。あらゆる側面を系統的方法で紹介して,代表的作業からの結果を引用した。また,この分野における著者ら自身の研究を提示し,将来の研究のためのいくつかの未解決の課題を指摘した。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 人工知能

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