U-Net에 기반한 이미지 복원 기법을 이용한 콘크리트 균열 탐지 방안

김수민 손정모 김도수 2020년

논문상세정보

인용/피인용

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	Anomaly Detection Concrete Crack Crack Detection Deep Learning U-Net unsupervised learning 균열검출 딥 러닝 비지도 학습 이상탐지 콘크리트균열
4,112	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 논문영향력
주제어	Anomaly Detection	98	0.0%
	Concrete Crack	6	0.0%
	Crack Detection	16	0.0%
	Deep Learning	1,788	0.0%
	U-Net	48	0.0%
	unsupervised learning	72	0.0%
	균열검출	8	0.0%
	딥 러닝	1,935	0.0%
	비지도 학습	73	0.0%
	이상탐지	57	0.0%
	콘크리트균열	11	0.0%
계		4,112	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수

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
Study on anomaly detection based on Machine Learning
Oh Miae [2018]
Evaluation Method of Classification Model
Kim Chungyun
Detecting anomalous structures by convolutional sparse models
D. Carrera [2015]
Detailed instructions for the safety and maintenance of facilities
Ministry of Land, Infrastructure and Transport
Concrete Crack Segmentation Dataset
Çağlar Fırat Özgenel
Atrous Convolutions & U-Net Architectures for Deep Learning: A Brief History
Exxact Corporation
Anomaly Detection Overview
Lee Hoseong
A Proposal of Automatic Condition Evaluation Process based on Unsupervised Learning
Jung, Seo-Young [2019]