論文の概要: A Survey on Evaluation Metrics for Synthetic Material Micro-Structure
Images from Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09727v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 15:17:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-20 13:40:18.581084
- Title: A Survey on Evaluation Metrics for Synthetic Material Micro-Structure
Images from Generative Models
- Title（参考訳）: 生成モデルを用いた合成材料マイクロ構造画像の評価指標の検討
- Authors: Devesh Shah (1), Anirudh Suresh (2), Alemayehu Admasu (1), Devesh
Upadhyay (1), Kalyanmoy Deb (2) ((1) Ford Motor Company, (2) Michigan State
University)
- Abstract要約: 合成微細構造画像の評価は、機械学習と材料科学の研究が共に発展するにつれ、新たな問題となっている。
本研究では, グラフェン強化ポリウレタン発泡体の走査電子顕微鏡(SEM)像について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The evaluation of synthetic micro-structure images is an emerging problem as
machine learning and materials science research have evolved together. Typical
state of the art methods in evaluating synthetic images from generative models
have relied on the Fr\'echet Inception Distance. However, this and other
similar methods, are limited in the materials domain due to both the unique
features that characterize physically accurate micro-structures and limited
dataset sizes. In this study we evaluate a variety of methods on scanning
electron microscope (SEM) images of graphene-reinforced polyurethane foams. The
primary objective of this paper is to report our findings with regards to the
shortcomings of existing methods so as to encourage the machine learning
community to consider enhancements in metrics for assessing quality of
synthetic images in the material science domain.
- Abstract（参考訳）: 合成微細構造画像の評価は、機械学習と材料科学の研究が共に発展するにつれ、新たな問題となっている。
生成モデルから合成画像を評価する技術手法の典型例はFr'echet Inception Distanceに依存している。
しかし、これらや他の類似の手法は、物理的に正確なマイクロ構造と限られたデータセットサイズを特徴付けるユニークな特徴により、材料領域において制限されている。
本研究では, グラフェン強化ポリウレタン発泡体の走査電子顕微鏡(SEM)像について検討した。
本研究の目的は,物質科学領域における合成画像の品質評価のための指標の強化を検討することを目的として,既存の手法の欠点に関する知見を報告することである。
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