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  2. Dataset for the Segmentation of Industrial Burner Flames
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    Datenpaket: Dataset for the Segmentation of Industrial Burner Flames

    Alternativer Identifier:
    (KITopen-DOI) 10.5445/IR/1000159497
    Verwandter Identifier:
    -
    Ersteller/in:
    Landgraf, Steven [Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung]

    Hillemann, Markus https://orcid.org/0000-0002-8906-0450 [Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung]

    Ulrich, Markus https://orcid.org/0000-0001-8457-5554 [Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung]

    Aberle, Moritz [Aberle, Moritz]

    Jung, Valentin [Jung, Valentin]
    Beitragende:
    -
    Titel:
    Dataset for the Segmentation of Industrial Burner Flames
    Weitere Titel:
    -
    Beschreibung:
    (Abstract) The published dataset contains images and masks related to the research article with the title "Segmentation of Industrial Burner Flames: A Comparative Study from Traditional Image Processing to Machine and Machine and Deep Learning". The original dataset, which our version of the dataset is based o...
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    (Technical Remarks) The published dataset contains images and masks related to the research article with the title "Segmentation of Industrial Burner Flames: A Comparative Study from Traditional Image Processing to Machine and Machine and Deep Learning". The original dataset, which our version of the dataset is based o...
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    Schlagworte:
    Segmentation
    Industrial Burner Flames
    Image Processing
    Machine Learning
    Deep Learning
    Zugehörige Informationen:
    -
    Sprache:
    -
    Herausgeber/in:
    Karlsruhe Institute of Technology
    Erstellungsjahr:
    Fachgebiet:
    Geological Science
    Objekttyp:
    Dataset
    Datenquelle:
    -
    Verwendete Software:
    -
    Datenverarbeitung:
    -
    Erscheinungsjahr:
    Rechteinhaber/in:
    Großkopf, Julius

    Matthes, Jörg

    Markus, Vogelbacher

    Patrick, Waibel
    Förderung:
    -
    Name Speichervolumen Metadaten Upload Aktion
    Status:
    Publiziert
    Eingestellt von:
    kitopen
    Erstellt am:
    Archivierungsdatum:
    2023-06-22
    Archivgröße:
    383,6 MB
    Archiversteller:
    kitopen
    Archiv-Prüfsumme:
    ffd1712df7437b7a450412b2cc17ceee (MD5)
    Embargo-Zeitraum:
    -