日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Data Science

[G] Data Science

Wed. Sep 21, 2022 3:05 PM - 5:00 PM Rm. E (D24,2Flr. Build.D)

座長:北嶋 具教(物質・材料研究機構)、小山 敏幸(名古屋大学)

4:45 PM - 5:00 PM

[115] Estimation of material microstructure images by combining deep learning framework and phase transformation model

*Satoshi NOGUCHI1, Junya Inoue2 (1. Eng. Univ. Tokyo, 2. IIS Univ. Tokyo)

Keywords:深層学習、相変態モデル、組織画像推定

金属材料組織を構成する微細構造は,その特性決定に重要な影響を与える. 本発表では,組織画像を訓練データとする深層学習と相変態モデルを融合し,相変態挙動から組織画像を推定する一般的枠組みに関して議論する.

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