日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

講演情報

一般講演

11.計算科学 » データ科学

[G] データ科学

2022年9月21日(水) 15:05 〜 17:00 E会場 (D棟2階D24)

座長:北嶋 具教(物質・材料研究機構)、小山 敏幸(名古屋大学)

16:45 〜 17:00

[115] 深層学習と相変態モデルの融合による組織画像の推定

*野口 聖史1、井上 純哉2 (1. 東大工、2. 東大生研)

キーワード: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.

要旨・抄録、PDFの閲覧には参加者用アカウントでのログインが必要です。参加者ログイン後に閲覧・ダウンロードできます。
» 参加者用ログイン