Clasificación y cuantificación basada en aprendizaje automático de aceros de dos fases

This project presents an iterative approach for upscaling a machine learning model for microstructural semantic segmentation of two-phase steels light optical micrographs. Several deep learning models have been trained, using a U-NET architecture with DenseNet-201 pretrained weights on ImageNet as b...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gonzalez Santucho, Lautaro Elbio
Otros Autores: Moran, Juan Ignacio
Formato: Tesis acceptedVersion Tesis de grado
Lenguaje:Inglés
Publicado: Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Argentina 2024
Materias:
Machine learning
Aceros
Aceros de dos fases
Acceso en línea:http://rinfi.fi.mdp.edu.ar/handle/123456789/910
Aporte de:
RINFI - Facultad de Ingeniería (UNMdP) de Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP)

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