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Automatic segmentation of 3D synchrotron tomography using trained neural networks

Bugelnig, Katrin und Strohmann, Tobias und Breitbarth, Eric und Requena, Guillermo (2019) Automatic segmentation of 3D synchrotron tomography using trained neural networks. Challenges and Opportunities of Digital Transformation in Fundamental Research with Photons and Neutrons Workshop, 2019-06-13 - 2019-06-14, Hamburg, Deutschland.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/130733/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Automatic segmentation of 3D synchrotron tomography using trained neural networks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bugelnig, KatrinKatrin.Bugelnig (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Strohmann, TobiasTobias.Strohmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Breitbarth, EricEric.Breitbarth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3479-9143NICHT SPEZIFIZIERT
Requena, GuillermoGuillermo.Requena (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Lerning, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Al-Si alloys, 3D connectivity, semantic segmentation
Veranstaltungstitel:Challenges and Opportunities of Digital Transformation in Fundamental Research with Photons and Neutrons Workshop
Veranstaltungsort:Hamburg, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:13 Juni 2019
Veranstaltungsende:14 Juni 2019
Veranstalter :DESY
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Flugzeuge
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AR - Aircraft Research
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Strukturen und Werkstoffe (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Werkstoff-Forschung > Metallische Strukturen und hybride Werkstoffsysteme
Hinterlegt von: Bugelnig, Katrin
Hinterlegt am:18 Nov 2019 11:19
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:34

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