資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | Architecture of the convolutional neural network suitable for the automatic identification of trace fossils to evaluate bioturbation intensity (HCG22-P04)(poster session)(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 | 菊地 一輝, 成瀬 元 |
| 著者(英語) | Kazuki Kikuchi, Hajime Naruse |
| 巻 | 2023 |
| 頁 | HCG22-P04 |
| 発行年 | 2023 |
| 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 | 生物撹拌, セマンティックセグメンテーション, U-Net, コア断面画像解析, 生痕学, bioturbation, semantich segmentation, core section image analysis, Ichnology |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300036099 |