| 講演名 | 2020-01-30 敵対的生成ネットワークを用いた深層学習による地中レーダ画像のSN比向上 園田 潤(仙台高専), 木本 智幸(大分高専), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | EST2019-79 |
| 発行日 | 2020-01-23 (EST) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EST |
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| 開催期間 | 2020/1/30(から2日開催) |
| 開催地（和） | 別府国際コンベンションセンター（小会議室31） |
| 開催地（英） | Beppu International Convention Center |
| テーマ（和） | シミュレーション技術、一般 |
| テーマ（英） | Simulation Technique, etc. |
| 委員長氏名（和） | 平田 晃正(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Akimasa Hirata(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 大貫 進一郎(日大) / 君島 正幸(アドバンテスト研) / 柴山 純(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Shinichiro Ohnuki(Nihon Univ.) / Masayuki Kimishima(Advantest) / Jun Shibayama(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 園田 潤(仙台高専) / 須賀 良介(青学大) |
| 幹事氏名（英） | Jun Sonoda(National Inst. of Tech.,Sendai College) / Ryosuke Suga(Aoyama Gakuin Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 伊藤 孝弘(名工大) / 藤田 和広(富士通) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takahiro Ito(Nagoya Inst. of Tech.) / Kazuhiro Fujita(Fujitsu) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electronics Simulation Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 敵対的生成ネットワークを用いた深層学習による地中レーダ画像のSN比向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improved SN Ratio of GPR Images by Deep learning Using Generative Adversarial Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 園田 潤 / Jun Sonoda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 仙台高等専門学校(略称：仙台高専) National Institute of Technology, Sendai College(略称：NIT, Sendai) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 木本 智幸 / Tomoyuki Kimoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大分工業高等専門学校(略称：大分高専) National Institute of Technology, Oita College(略称：NIT, Oita) |
| 発表年月日 | 2020-01-30 |
| 資料番号 | EST2019-79 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | EST-407 |
| ページ範囲 | pp.1-6(EST), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-23 (EST) |