深層学習を用いた道路損傷抽出に関する論文が、Wiley社の Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (Impact factor: 5.475 in 2017)に掲載されました！ – 関本研究室空間情報科学研究センター Sekimoto Lab, Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo

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深層学習を用いた道路損傷抽出に関する論文が、Wiley社の Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (Impact factor: 5.475 in 2017)に掲載されました！

The research on road damage detection was accepted on CACIE

2018-06-30

こちらよりアクセス可能です（オープンアクセスではありません）
論文タイトル：”Road Damage Detection and Classification Using Deep Neural Networks with Smartphone Images”

表：提案手法による抽出精度

ニュース 2018年