論文の概要: Exploring Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Translation in STEM Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15315v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 02:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 22:46:14.014874
• Title: Exploring Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Translation in STEM Simulation
• Title（参考訳）: STEMシミュレーションにおける画像間変換のための生成逆ネットワークの探索
• Authors: Nick Lawrence, Mingren Shen, Ruiqi Yin, Cloris Feng, Dane Morgan
• Abstract要約: 畳み込み法により生成されたSTEM画像を高精度なマルチスライス画像の予測に変換しようとする深層学習モデルについて検討する。 ディープラーニングモデルであるGenerative Adrial Network(GAN)を使用することで、最適な結果が得られ、同一データセット上の従来の回帰モデルと同等の精度で処理できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of accurate scanning transmission electron microscopy (STEM) image simulation methods require large computation times that can make their use infeasible for the simulation of many images. Other simulation methods based on linear imaging models, such as the convolution method, are much faster but are too inaccurate to be used in application. In this paper, we explore deep learning models that attempt to translate a STEM image produced by the convolution method to a prediction of the high accuracy multislice image. We then compare our results to those of regression methods. We find that using the deep learning model Generative Adversarial Network (GAN) provides us with the best results and performs at a similar accuracy level to previous regression models on the same dataset. Codes and data for this project can be found in this GitHub repository, https://github.com/uw-cmg/GAN-STEM-Conv2MultiSlice.
• Abstract（参考訳）: 正確な走査透過電子顕微鏡(STEM)画像シミュレーション法を使用するには、多くの画像のシミュレーションに使用できないような計算時間を必要とする。 畳み込み法のような線形イメージングモデルに基づく他のシミュレーション手法ははるかに高速であるが、応用には不正確である。 本稿では,畳み込み法により生成されたSTEM画像を高精度なマルチスライス画像の予測に変換しようとする深層学習モデルについて検討する。 そして、その結果を回帰法と比較する。 ディープラーニングモデルを用いたGAN(Generative Adversarial Network)では,最適な結果が得られ,同一データセット上の従来の回帰モデルと同等の精度で処理できることがわかった。 このプロジェクトのコードとデータは、GitHubリポジトリhttps://github.com/uw-cmg/GAN-STEM-Conv2MultiSliceにある。

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