資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 深層学習を用いたMulti-Beam Echo Sounder (MBES) 画像からの海底熱水活動シグナルの自動検出(SCG48-14)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Automated detection of hydrothermal emission signatures from Multi-Beam Echo Sounder (MBES) images by deep learning (SCG48-14)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 見邨 和英, 中村 謙太郎, 高尾 和宏, 安川 和孝, 加藤 泰浩 |
| 著者(英語) | Kazuhide Mimura, Kentaro Nakamura, Kazuhiro Takao, Kazutaka Yasukawa, Yasuhiro Kato |
| 巻 | 2022 |
| 頁 | SCG48-14 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | 海底鉱物資源, 海底熱水鉱床, 資源探査, 機械学習, 深層学習, 物体検出, seafloor mineral resources, hydrothermal ore deposit, exploration, machine learning, deep learning, object detection |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300029721 |