Alternativer Identifier:
(KITopen-DOI) 10.5445/IR/1000146837
Verwandter Identifier:
-
Ersteller/in:
Dreisbach, Maximilian https://orcid.org/0000-0001-6308-0982 [Institut für Strömungsmechanik]

Leister, Robin https://orcid.org/0000-0002-0286-8183 [Institut für Strömungsmechanik]

Probst, Matthias https://orcid.org/0000-0001-8729-0482 [Institut für Thermische Strömungsmaschinen]

Friederich, Pascal https://orcid.org/0000-0003-4465-1465 [Institut für Theoretische Informatik]

Stroh, Alexander [Institut für Strömungsmechanik]

Kriegseis, Jochen https://orcid.org/0000-0002-2737-2539 [Institut für Strömungsmechanik]
Beitragende:
-
Titel:
Particle Detection by means of Neural Networks and Synthetic Training Data Refinement in Defocusing Particle Tracking Velocimetry (data)
Weitere Titel:
-
Beschreibung:
(Technical Remarks) This repository contains the supplementary data to our contribution "Particle Detection by means of Neural Networks and Synthetic Training Data Refinement in Defocusing Particle Tracking Velocimetry" to the 2022 Measurement Science and Technology special issue on the topic “Machine Learning and Data...
Schlagworte:
Defocusing Particle Tracking Velocimetry
Synthetic Training Data Refinement
Particle Detection
Zugehörige Informationen:
-
Sprache:
-
Erstellungsjahr:
Fachgebiet:
Engineering
Objekttyp:
Dataset
Datenquelle:
-
Verwendete Software:
-
Datenverarbeitung:
-
Erscheinungsjahr:
Rechteinhaber/in:
Förderung:
-
Name Speichervolumen Metadaten Upload Aktion
Status:
Publiziert
Eingestellt von:
kitopen
Erstellt am:
Archivierungsdatum:
2023-06-21
Archivgröße:
4,2 GB
Archiversteller:
kitopen
Archiv-Prüfsumme:
58187a036e9149de4f52b5708f30da84 (MD5)
Embargo-Zeitraum:
-