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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이용우 (서울대학교) 박형민 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
1,093 - 1,097 (5page)

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In this paper, we propose a Fast region-based convolutional neural network(Fast RCNN)-based bubble detection in two-phase bubbly flow. To achieve this, we also introduce watershed-based region proposal algorithm. The region proposal algorithm is more cost-efficient, and accurate compare to other region proposal algorithms such as EdgeBoxes. Proposed model reached average precision of 0.8046, and the deep neural network has a potential capacity of reaching average precision of 0.8605.
#딥러닝 #2상 기포류 #Fast RCNN #기포 추적 #Watershed

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
참고문헌

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