Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Variational Autoencoders and Physical Bias for Improved Microscopy Data Analysis

論文の概要: Combining Variational Autoencoders and Physical Bias for Improved Microscopy Data Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04216v2
Date: Wed, 7 Jun 2023 20:13:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 19:29:12.422981
Title: Combining Variational Autoencoders and Physical Bias for Improved Microscopy Data Analysis
Title（参考訳）: 可変オートエンコーダと物理バイアスを組み合わせた顕微鏡データ解析
Authors: Arpan Biswas, Maxim Ziatdinov and Sergei V. Kalinin
Abstract要約: 本稿では,データ内の変数の因子を分散させる物理拡張機械学習手法を提案する。本手法はNiO-LSMO, BiFeO3, グラフェンなど様々な材料に適用される。その結果,大量の画像データから有意な情報を抽出する手法の有効性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Electron and scanning probe microscopy produce vast amounts of data in the form of images or hyperspectral data, such as EELS or 4D STEM, that contain information on a wide range of structural, physical, and chemical properties of materials. To extract valuable insights from these data, it is crucial to identify physically separate regions in the data, such as phases, ferroic variants, and boundaries between them. In order to derive an easily interpretable feature analysis, combining with well-defined boundaries in a principled and unsupervised manner, here we present a physics augmented machine learning method which combines the capability of Variational Autoencoders to disentangle factors of variability within the data and the physics driven loss function that seeks to minimize the total length of the discontinuities in images corresponding to latent representations. Our method is applied to various materials, including NiO-LSMO, BiFeO3, and graphene. The results demonstrate the effectiveness of our approach in extracting meaningful information from large volumes of imaging data. The fully notebook containing implementation of the code and analysis workflow is available at https://github.com/arpanbiswas52/PaperNotebooks
Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡と走査型プローブ顕微鏡は、脳波や4D STEMのような画像や超分光データのような、幅広い構造、物理的、化学的性質に関する情報を含む膨大な量のデータを生成する。これらのデータから貴重な洞察を抽出するためには、位相、強磁性変種、それらの間の境界など、物理的に分離したデータ領域を特定することが重要である。本稿では,データ内の可変性の要因を分離するために可変オートエンコーダの能力と,潜在表現に対応する画像の不連続性の総長を最小化しようとする物理駆動損失関数を組み合わせた物理拡張機械学習手法を提案する。本手法はNiO-LSMO, BiFeO3, グラフェンなど様々な材料に適用される。その結果,大量の画像データから有意な情報を抽出する手法の有効性が示された。コードと分析ワークフローの実装を含む完全なノートブックはhttps://github.com/arpanbiswas52/PaperNotebooksで入手できる。

関連論文リスト

Unlocking Potential Binders: Multimodal Pretraining DEL-Fusion for Denoising DNA-Encoded Libraries [51.72836644350993]
マルチモーダルプレトレーニング DEL-Fusion Model (MPDF) 我々は,異なる複合表現とそれらのテキスト記述の対比対象を適用した事前学習タスクを開発する。本稿では, 原子, 分子, 分子レベルでの複合情報をアマルガメートする新しいDEL融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-07T17:32:21Z)
Invariant Discovery of Features Across Multiple Length Scales: Applications in Microscopy and Autonomous Materials Characterization [3.386918190302773]
可変オートエンコーダ(VAE)は、画像データの変動の基本的な要因を特定する強力なツールとして登場した。異なる長さスケールでサンプル化した記述子を用いて,VAEの漸進的トレーニングに基づいて,SI-VAEアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-01T01:48:46Z)
Learning Multimodal Volumetric Features for Large-Scale Neuron Tracing [72.45257414889478]
オーバーセグメントニューロン間の接続を予測し,人間の作業量を削減することを目的としている。最初はFlyTracingという名前のデータセットを構築しました。本稿では,高密度なボリュームEM画像の埋め込みを生成するための,新しい接続性を考慮したコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-05T19:45:12Z)
A Multi-scale Information Integration Framework for Infrared and Visible Image Fusion [50.84746752058516]
赤外線および可視画像融合は、ソース画像の強度と詳細情報を含む融合画像を生成することを目的としている。既存の手法は主に損失関数の単純な重みを採用し、各モードの情報保持を決定する。近赤外・可視画像融合のためのマルチスケールデュアルアテンション(MDA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-07T14:40:05Z)
Instance Segmentation of Dislocations in TEM Images [0.0]
材料科学において, 転位の位置と移動に関する知識は, 優れた特性を持つ新素材を作成する上で重要である。本研究では,Mask R-CNNやYOLOv8など,最先端のインスタンスセグメンテーション手法を定量的に比較する。インスタンスセグメンテーションの結果としての転位マスクは数学的直線に変換され、転位長と幾何の定量的解析が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-07T06:17:31Z)
Deep Learning of Crystalline Defects from TEM images: A Solution for the Problem of "Never Enough Training Data" [0.0]
In-situ TEM実験は、転位がどのように振る舞うか、動きについて重要な洞察を与えることができる。個々のビデオフレームの分析は有用な洞察を提供するが、自動識別の能力によって制限される。本研究では,転位セグメンテーションのための合成トレーニングデータを生成するパラメトリックモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-12T17:37:46Z)
Physics and Chemistry from Parsimonious Representations: Image Analysis via Invariant Variational Autoencoders [0.0]
変分オートエンコーダ(VAE)は教師なしデータ解析の強力なパラダイムとして登場している。この記事では、VAEの背景にある基本的な原則と直観を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-30T03:16:27Z)
MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Scene-Aware Ambidextrous Bin Picking via Physics-based Metaverse Synthesis [72.85526892440251]
本稿では,物理に基づくメタバース合成により構築した大規模写真リアリスティックビンピックデータセットであるMetaGraspNetを紹介する。提案データセットは,82種類の記事に対して217kのRGBD画像を含み,オブジェクト検出,アモーダル認識,キーポイント検出,操作順序,および並列ジャウと真空グリップパー用のアンビデクストグリップラベルの完全なアノテーションを備える。また,2.3k以上の完全アノテートされた高品質なRGBD画像からなる実際のデータセットを5段階の難易度と,異なるオブジェクトおよびレイアウト特性を評価するための見えないオブジェクトセットに分割する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-08T08:15:34Z)
Synthetic Image Rendering Solves Annotation Problem in Deep Learning Nanoparticle Segmentation [5.927116192179681]
レンダリングソフトウェアを使用することで、リアルで合成されたトレーニングデータを生成して、最先端の深層ニューラルネットワークをトレーニングできることが示される。有害な金属酸化物ナノ粒子アンサンブルに対する人為的アノテーションに匹敵するセグメンテーション精度を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-20T17:05:36Z)
Fed-Sim: Federated Simulation for Medical Imaging [131.56325440976207]
本稿では、2つの学習可能なニューラルモジュールからなる物理駆動型生成手法を提案する。データ合成フレームワークは、複数のデータセットの下流セグメンテーション性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:17:46Z)
Data-Driven Discovery of Molecular Photoswitches with Multioutput Gaussian Processes [51.17758371472664]
フォトウィッチ可能な分子は、光によってアクセスされる2つ以上の異性体である。本稿では、データセットキュレーションとマルチタスク学習を基盤とした、分子フォトウィッチのためのデータ駆動探索パイプラインを提案する。提案手法は, 市販フォトウィッチ可能な分子のライブラリーをスクリーニングし, 実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-28T20:59:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。