Zobrazeno 1 - 10
of 42
pro vyhledávání: '"ICHIKAWA, Kenta"'
Autor:
Ichikawa, Kenta, Iitani, Kenta, Kawase, Gentaro, Toma, Koji, Arakawa, Takahiro, Dao, Dzung Viet, Mitsubayashi, Kohji
Publikováno v:
In Sensors and Actuators: A. Physical 1 October 2024 376
Autor:
Ichikawa, Kenta1 (AUTHOR) ichikawa.kenta@tmd.ac.jp, Iitani, Kenta1 (AUTHOR) i.bdi@tmd.ac.jp, Kawase, Gentaro2 (AUTHOR), Toma, Koji1,3 (AUTHOR) k-toma@shibaura-it.ac.jp, Arakawa, Takahiro1,4 (AUTHOR) arakawath@stf.teu.ac.jp, Dao, Dzung Viet5,6 (AUTHOR) d.dao@griffith.edu.au, Mitsubayashi, Kohji1,2 (AUTHOR) m.bdi@tmd.ac.jp
Publikováno v:
Sensors (14248220). Mar2024, Vol. 24 Issue 5, p1436. 10p.
Autor:
Fujita, Haruhiro, Itagaki, Masatoshi, Hooi, Yew Kwang, Ichikawa, Kenta, Kawano, Kazutaka, Yamamoto, Ryo
Detection performances on bounding box and segmentation mask outputs of Mask R-CNN models are evaluated. There are significant differences in detection performances of bounding boxes and segmentation masks, where the former is constantly superior to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.13783
Autor:
Fujita, Haruhiro, Itagaki, Masatoshi, Ichikawa, Kenta, Hooi, Yew Kwang, Kawano, Kazutaka, Yamamoto, Ryo
This study evaluates road surface object detection tasks using four Mask R-CNN models as a pre-study of surface deterioration detection of stone-made archaeological objects. The models were pre-trained and fine-tuned by COCO datasets and 15,188 segme
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.11464
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ichikawa, Kenta, Hijikata, Wataru
Publikováno v:
In Nano Energy August 2022 99
Autor:
FUJITA, Haruhiro, YAMAMOTO, Ryo, KAWAHARA, Kazuyoshi, ITAGAKI, Masatoshi, ICHIKAWA, Kenta, Nagumo, Ayaka
Publikováno v:
新潟国際情報大学経営情報学部紀要. 6:27-39
車載カメラ画像のファインチューンドMask R-CNN モデルによる道路表面物セマンティックセグメンテーション、および土器3D-RGBA データの疑似ラベル教師あり分類・クラスタリングモデルに
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.