論文の概要: PeakNet: An Autonomous Bragg Peak Finder with Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15301v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 04:55:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 17:49:59.019771
• Title: PeakNet: An Autonomous Bragg Peak Finder with Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: PeakNet:ディープニューラルネットワークを備えた自動ブラッグピークファインダ
• Authors: Cong Wang, Po-Nan Li, Jana Thayer and Chun Hong Yoon
• Abstract要約: PeakNetは、ディープニューラルネットワークを利用する、自律的なBraggピークファインダである。 専門家レベルの実時間連続結晶学データ解析には高いデータレートで適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8044059998311393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Serial crystallography at X-ray free electron laser (XFEL) and synchrotron facilities has experienced tremendous progress in recent times enabling novel scientific investigations into macromolecular structures and molecular processes. However, these experiments generate a significant amount of data posing computational challenges in data reduction and real-time feedback. Bragg peak finding algorithm is used to identify useful images and also provide real-time feedback about hit-rate and resolution. Shot-to-shot intensity fluctuations and strong background scattering from buffer solution, injection nozzle and other shielding materials make this a time-consuming optimization problem. Here, we present PeakNet, an autonomous Bragg peak finder that utilizes deep neural networks. The development of this system 1) eliminates the need for manual algorithm parameter tuning, 2) reduces false-positive peaks by adjusting to shot-to-shot variations in strong background scattering in real-time, 3) eliminates the laborious task of manually creating bad pixel masks and the need to store these masks per event since these can be regenerated on demand. PeakNet also exhibits exceptional runtime efficiency, processing a 1920-by-1920 pixel image around 90 ms on an NVIDIA 1080 Ti GPU, with the potential for further enhancements through parallelized analysis or GPU stream processing. PeakNet is well-suited for expert-level real-time serial crystallography data analysis at high data rates.
• Abstract（参考訳）: X線自由電子レーザー(XFEL)とシンクロトロン施設におけるシリアル結晶学は近年大きな進歩を遂げており、マクロ分子構造と分子過程の新たな科学的研究を可能にしている。 しかし、これらの実験はデータ削減とリアルタイムフィードバックにおいて計算上の課題を呈する膨大な量のデータを生成する。 ブラッグピーク探索アルゴリズムは有用な画像の識別や、ヒット率と解像度に関するリアルタイムフィードバックを提供する。 バッファ溶液,噴射ノズル,その他の遮蔽材からのショット・ツー・ショット強度変動と強い背景散乱により,これは時間を要する最適化問題となる。 本稿では,深層ニューラルネットワークを利用した自律型ブラッグピークファインダPeakNetを紹介する。 このシステムの開発は 1)手動のアルゴリズムパラメータチューニングの必要性をなくす。 2) 強背景散乱におけるショット・ツー・ショットの変動をリアルタイムに調整することにより, 偽陽性ピークを低減する。 3) 悪い画素マスクを手作業で作成する手間を省き, 必要に応じて再生できるため, イベント毎にマスクを保管する必要がなくなる。 PeakNetは、1920×1920ピクセルの画像をNVIDIA 1080 Ti GPU上で90ミリ秒で処理し、並列化分析やGPUストリーム処理によるさらなる拡張の可能性を秘めている。 PeakNetは、専門家レベルのリアルタイム連続結晶学データ解析に高いデータレートで適している。

関連論文リスト

• bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.199618102578576]
  疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。 Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。 本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:30:35Z)
• A Novel Spike Transformer Network for Depth Estimation from Event Cameras via Cross-modality Knowledge Distillation [3.355813093377501]
  イベントカメラは従来のデジタルカメラとは異なる動作をし、データを継続的にキャプチャし、時間、位置、光強度を符号化するバイナリスパイクを生成する。 これは、イベントカメラに適した革新的でスパイク対応のアルゴリズムの開発を必要とする。 スパイクカメラデータから深度推定を行うために,純粋にスパイク駆動のスパイク変圧器ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T11:32:53Z)
• Leveraging Neural Radiance Fields for Uncertainty-Aware Visual Localization [56.95046107046027]
  我々は,Neural Radiance Fields (NeRF) を用いてシーン座標回帰のためのトレーニングサンプルを生成することを提案する。 レンダリングにおけるNeRFの効率にもかかわらず、レンダリングされたデータの多くはアーティファクトによって汚染されるか、最小限の情報ゲインしか含まない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T20:11:13Z)
• Efficient View Synthesis with Neural Radiance Distribution Field [61.22920276806721]
  我々は,リアルタイムに効率的なビュー合成を目標とするニューラルレージアンス分布場(NeRDF)という新しい表現を提案する。 我々は、NeLFのように1ピクセル当たりの1つのネットワーク転送でレンダリング速度を保ちながら、NeRFに似た小さなネットワークを使用する。 実験の結果,提案手法は既存の手法よりも速度,品質,ネットワークサイズとのトレードオフが良好であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T02:23:28Z)
• GeneFace++: Generalized and Stable Real-Time Audio-Driven 3D Talking Face Generation [71.73912454164834]
  音声-リップ同期の汎用化, 画質の向上, システム効率の向上が期待できる。 NeRFは、数分間のトレーニングビデオで高忠実で3D一貫性のある会話顔生成を実現することができるため、この分野で一般的な技術となっている。 そこで我々は,これらの課題に対処するためにGeneFace++を提案し,ピッチの輪郭を補助的特徴として利用し,顔の動き予測プロセスに時間的損失を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-01T12:24:09Z)
• Shakes on a Plane: Unsupervised Depth Estimation from Unstabilized Photography [54.36608424943729]
  2秒で取得した12メガピクセルのRAWフレームの「長バースト」では,自然手震動のみからの視差情報で高品質のシーン深度を回復できることが示されている。 我々は、長時間バーストデータにニューラルRGB-D表現を適合させるテスト時間最適化手法を考案し、シーン深度とカメラモーションを同時に推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T18:54:34Z)
• Frequency Cam: Imaging Periodic Signals in Real-Time [1.774900701865444]
  本稿では,画像画素がフリックする基本周波数を検出するための,効率的で非同期なイベントカメラアルゴリズムを提案する。 フルセンサ・周波数イメージングにおける重要な設計パラメータについて論じる。 ラップトップCPUの単一コア上で,毎秒5000万イベント以上で動作する,ROSノードとしてのオープンソース実装である Frequency Cam について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T00:08:35Z)
• R2L: Distilling Neural Radiance Field to Neural Light Field for Efficient Novel View Synthesis [76.07010495581535]
  一つのピクセルをレンダリングするには、数百回もNeural Radiance Fieldネットワークに問い合わせる必要がある。 NeLFは、新しい視点において、NeRFに対してより直接的な表現を提示する。 ディープNeLFネットワークをうまく学習する鍵は、十分なデータを持つことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T17:57:05Z)
• Thermal Image Processing via Physics-Inspired Deep Networks [21.094006629684376]
  DeepIRは、物理的に正確なセンサーモデリングとディープネットワークベースのイメージ表現を組み合わせる。 DeepIRは、トレーニングデータや、既知のブラックボディターゲットによる定期的な地平線校正を必要としない。 シミュレーションおよび実データ実験により、DeepIRは3つの画像で高品質な非均一性補正を行うことができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T04:57:48Z)
• High-speed object detection with a single-photon time-of-flight image sensor [2.648554238948439]
  我々は,64×32の空間解像度で16ビンの光子タイミングヒストグラムを出力する携帯型SPADカメラシステムの結果を報告する。 結果は、人間の反応時間よりも早く恩恵を受けるであろう安全クリティカルなコンピュータビジョンアプリケーションに関係している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T14:53:44Z)

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。