過去のお知らせ
東京地下鉄株式会社との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
領域アノテーションに基づく効果的なデータ拡張により，高精度な変状検出を可能とする研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．
Keisuke Maeda, Saya Takada, Tomoki Haruyama, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Distress Detection in Subway Tunnel Images via Data Augmentation Based on Selective Image Cropping and Patching,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).