Using deep learning to assess temporal changes of suspended particles in the deep sea

Overview of attention for article published in Frontiers in Marine Science, July 2023

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物体検出モデルにより画像から懸濁粒子数を自動計測・海洋環境のモニタリングとして十分な精度で検出・深海における懸濁粒子数の時間変化を観測・環境影響に配慮した深海における資源開発計画の立案に貢献 [画像1: (リンク ») ] 概要国立研究開発法人産…

［産総研］物体検出モデルにより画像から懸濁粒子数を自動計測・海洋環境のモニタリングとして十分な精度で検出・深海における懸濁粒子数の時間変化を観測・環境影響に配慮した深海における資源開発計画の立案に貢献概要国立研究開発法人産業技術総合研究所（以…

2023-07-11 産業技術総合研究所ポイント海洋環境のモニタリングとして十分な精度で検出深海における懸濁粒子数の時間変化を観測環境影響に配慮した深海における資源開発計画の立案に貢献元画像（左）に写っている懸濁粒子数を、AI技術によって自動計測…

物体検出モデルにより画像から懸濁粒子数を自動計測・海洋環境のモニタリングとして十分な精度で検出・深海における懸濁粒子数の時間変化を観測・環境影響に配慮した深海における資源開発計画の立案に貢献国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下「産総研」という…

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