論文の概要: Pixel-wise classification in graphene-detection with tree-based machine learning algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07578v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 08:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 17:56:35.256670
• Title: Pixel-wise classification in graphene-detection with tree-based machine learning algorithms
• Title（参考訳）: ツリーベース機械学習アルゴリズムを用いたグラフェン検出における画素ワイズ分類
• Authors: Woon Hyung Cho, Jiseon Shin, Young Duck Kim, and George J. Jung
• Abstract要約: 決定木、ランダムフォレスト、極端なブースト勾配、光勾配ブーストマシンの4つの異なる木に基づく機械学習アルゴリズムを導入する。 グラフェンの光学顕微鏡画像5枚をトレーニングし、その性能を複数の指標と指標で評価する。 この論文で開発されたコードはindices.com/gjung-group/Graphene_segmentationで公開される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanical exfoliation of graphene and its identification by optical inspection is one of the milestones in condensed matter physics that sparked the field of 2D materials. Finding regions of interest from the entire sample space and identification of layer number is a routine task potentially amenable to automatization. We propose supervised pixel-wise classification methods showing a high performance even with a small number of training image datasets that require short computational time without GPU. We introduce four different tree-based machine learning algorithms -- decision tree, random forest, extreme gradient boost, and light gradient boosting machine. We train them with five optical microscopy images of graphene, and evaluate their performances with multiple metrics and indices. We also discuss combinatorial machine learning models between the three single classifiers and assess their performances in identification and reliability. The code developed in this paper is open to the public and will be released at github.com/gjung-group/Graphene_segmentation.
• Abstract（参考訳）: グラフェンの機械的剥離とその光学的検査による同定は、2次元材料の分野を刺激する凝縮物質物理学のマイルストーンの1つである。 サンプル空間全体からの関心領域の発見と層番号の同定は、自動化に有効なルーチンタスクである。 我々は,GPUを使わずに短い計算時間を要する少数の訓練画像データセットであっても,高い性能を示す教師付き画素ワイズ分類法を提案する。 決定木、ランダムフォレスト、極端な勾配向上、光勾配向上マシンの4つの異なる木に基づく機械学習アルゴリズムを導入する。 グラフェンの光学顕微鏡画像5枚をトレーニングし、その性能を複数の指標と指標で評価する。 また、3つの単一分類器間の組合せ機械学習モデルについて議論し、識別と信頼性の評価を行う。 この論文で開発されたコードは公開されており、github.com/gjung-group/Graphene_segmentationでリリースされる。

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