論文の概要: Two-Dimensional Quantum Material Identification via Self-Attention and Soft-labeling in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15948v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 16:24:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 01:49:51.509743
• Title: Two-Dimensional Quantum Material Identification via Self-Attention and Soft-labeling in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習における自己注意とソフトラベルによる2次元量子材料同定
• Authors: Xuan Bac Nguyen, Apoorva Bisht, Ben Thompson, Hugh Churchill, Khoa Luu, Samee U. Khan
• Abstract要約: 本稿では,2次元量子材料識別におけるインスタンスセグメンテーションにおけるアノテーション不足の問題に対処する新しい手法を提案する。 本稿では,偽陰性物体を自動的に検出する新しいメカニズムと,これらの物体の負の影響を低減するための注意に基づく損失戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.839645003062456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In quantum machine field, detecting two-dimensional (2D) materials in Silicon chips is one of the most critical problems. Instance segmentation can be considered as a potential approach to solve this problem. However, similar to other deep learning methods, the instance segmentation requires a large scale training dataset and high quality annotation in order to achieve a considerable performance. In practice, preparing the training dataset is a challenge since annotators have to deal with a large image, e.g 2K resolution, and extremely dense objects in this problem. In this work, we present a novel method to tackle the problem of missing annotation in instance segmentation in 2D quantum material identification. We propose a new mechanism for automatically detecting false negative objects and an attention based loss strategy to reduce the negative impact of these objects contributing to the overall loss function. We experiment on the 2D material detection datasets, and the experiments show our method outperforms previous works.
• Abstract（参考訳）: 量子機械分野では、シリコンチップ内の2次元材料(2D)を検出することが最も重要な問題の一つである。 インスタンスセグメンテーションは、この問題を解決する潜在的アプローチとして考えられる。 しかし、他のディープラーニング手法と同様に、インスタンスセグメンテーションは、かなりのパフォーマンスを達成するために、大規模なトレーニングデータセットと高品質なアノテーションを必要とする。 実際には、アノテータは2K解像度や非常に高密度なオブジェクトといった大きなイメージを扱う必要があるため、トレーニングデータセットの作成は難しい。 本研究では,2次元量子材料識別におけるインスタンスセグメンテーションにおけるアノテーション不足の問題に対処する新しい手法を提案する。 本稿では, 偽陰性物体を自動的に検出する機構と, 全体損失関数に寄与する物体の負の影響を低減するための注意に基づく損失戦略を提案する。 本研究では,2次元材料検出データセットを実験し,従来の手法よりも優れた性能を示す。

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