가중치 오차함수를 통한 콘크리트 균열 감지 모델 학습 개선

손정모 김도수 황혜빈 2020년

논문상세정보

인용/피인용

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	Concrete Crack Crack Detection Deep Learning U-Net loss function 균열검출 딥 러닝 오차 함수 콘크리트균열
3,838	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 논문영향력
주제어	Concrete Crack	6	0.0%
	Crack Detection	16	0.0%
	Deep Learning	1,788	0.0%
	U-Net	48	0.0%
	loss function	24	0.0%
	균열검출	8	0.0%
	딥 러닝	1,935	0.0%
	오차 함수	2	0.0%
	콘크리트균열	11	0.0%
계		3,838	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수

콘크리트 구조물의 자동화 균열탐지를 위한 라인 레이저 영상분석
김준희 [2018]
딥러닝과 영상처리기법을 이용한 콘크리트 지반 구조물 균열 탐지
김아람 [2018]
UNET
Seo, Wonju
U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation
Olaf Ronneberger [2015]
U-NET
Kang, Eunsuk
Learning to Detect Cracks on Damaged Concrete Surfaces Using Two-Branched Convolutional Neural Network
Jieun Lee [2019]
Evaluation Method of Classification Model
Kim Chungyun
Detailed guidelines for safety and maintenance of facilities
Ministry of Land, Infrastructure and Transport
Concrete Crack Segmentation Dataset
Çağlar Fırat Özgenel
Automated Concrete Crack Detection Technique Using Deep Learning
Cho, Soojin [2019]
Atrous Convolutions & U-Net Architectures for Deep Learning: A Brief History
Exxact Croporation
Artificial Neural Network(ANN) #4-1Learning(Loss function, Error function)
Um, Sungbum
Apparatus and Method for Detecting Construction Crack
UNIST(ULSAN NATIONAL INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY)
A Proposal of Automatic Condition Evalutation Process based on Unsupervised Learning
Jung, Seo-Young [2019]