論文の概要: SEMI-PointRend: Improved Semiconductor Wafer Defect Classification and Segmentation as Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09569v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 13:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:52:02.328185
• Title: SEMI-PointRend: Improved Semiconductor Wafer Defect Classification and Segmentation as Rendering
• Title（参考訳）: SEMI-PointRend: 半導体ウェハの欠陥分類とレンダリングとしてのセグメンテーションの改善
• Authors: MinJin Hwang, Bappaditya Dey, Enrique Dehaerne, Sandip Halder, Young-han Shin
• Abstract要約: PointRendはコンピュータグラフィックスにおける画像レンダリングにインスパイアされた反復セグメンテーションアルゴリズムである。 SEMI-PointRend が Mask R-CNN を最大 18.8% 上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31317409221921133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, we applied the PointRend (Point-based Rendering) method to semiconductor defect segmentation. PointRend is an iterative segmentation algorithm inspired by image rendering in computer graphics, a new image segmentation method that can generate high-resolution segmentation masks. It can also be flexibly integrated into common instance segmentation meta-architecture such as Mask-RCNN and semantic meta-architecture such as FCN. We implemented a model, termed as SEMI-PointRend, to generate precise segmentation masks by applying the PointRend neural network module. In this paper, we focus on comparing the defect segmentation predictions of SEMI-PointRend and Mask-RCNN for various defect types (line-collapse, single bridge, thin bridge, multi bridge non-horizontal). We show that SEMI-PointRend can outperforms Mask R-CNN by up to 18.8% in terms of segmentation mean average precision.
• Abstract（参考訳）: 本研究では半導体欠陥セグメント化にPointRend(Point-based Rendering)法を適用した。 PointRendはコンピュータグラフィックスにおける画像レンダリングにインスパイアされた反復的セグメンテーションアルゴリズムであり、高解像度セグメンテーションマスクを生成する新しい画像セグメンテーション手法である。 また、Mask-RCNNのような一般的なインスタンスセグメンテーションメタアーキテクチャやFCNのようなセマンティックメタアーキテクチャにも柔軟に統合できる。 我々は、SEMI-PointRendと呼ばれるモデルを実装し、PointRendニューラルネットワークモジュールを適用して正確なセグメンテーションマスクを生成する。 本稿では, 各種欠陥タイプ(ラインラプス, シングルブリッジ, シンブリッジ, マルチブリッジ非ホリゾンタル)に対するセミポイントドおよびマスクrcnnの欠陥分割予測の比較について検討する。 SEMI-PointRend が Mask R-CNN を最大 18.8% 上回っていることを示す。

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