Deep learning for Instance Segmentation of bomb craters on historical aerial images of the Second World War

Groll, Marcus (2019) Deep learning for Instance Segmentation of bomb craters on historical aerial images of the Second World War. Masterarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Deep learning for Instance Segmentation of bomb craters on historical aerial images of the Second World War

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Groll, Marcus	marcus.groll (at) stud-mail.uni-wuerzburg.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

19 Februar 2019

Referierte Publikation:

Nein

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Instance Segmentation, bomb craters, historical aerial images, second world war

Institution:

Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Abteilung:

Lehrstuhl für Fernerkundung

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum

Hinterlegt von:

Wöhrl, Monika

Hinterlegt am:

25 Jun 2019 07:55

Letzte Änderung:

25 Jun 2019 07:55

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