Deep learning approaches for thermographic imaging
In this paper, we investigate two deep learning approaches to recovering initial temperature profiles from thermographic images in non-destructive material testing. First, we trained a deep neural network (DNN) in an end-to-end fashion by directly feeding the surface temperature measurements to the...
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Veröffentlicht in: | Journal of applied physics 2020-10, Vol.128 (15) |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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