A comparison of methods for generating synthetic training data for domain adaption of deep learning models in ultrasonic non-destructive evaluation - 科研通

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标题	A comparison of methods for generating synthetic training data for domain adaption of deep learning models in ultrasonic non-destructive evaluation 超声无损评价中深度学习模型域自适应合成训练数据生成方法的比较相关领域超参数计算机科学人工智能合成数据卷积神经网络噪音（视频）人工神经网络模式识别（心理学）超声波传感器实验数据图像（数学）时域机器学习计算机视觉数学统计声学物理
网址	https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2023.102978
DOI	10.1016/j.ndteint.2023.102978 doi
其它	期刊：NDT & E International 作者：Shaun McKnight; S. Gareth Pierce; Ehsan Mohseni; Christopher J. MacKinnon; Charles MacLeod; et al 出版日期：2023-10-21
求助人	大力雨柏在 2025-01-09 15:53:11 发布自河北，悬赏 10 积分
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