論文の概要: CNN-based Dendrite Core Detection from Microscopic Images of
Directionally Solidified Ni-base Alloys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12506v1
- Date: Sun, 21 May 2023 16:51:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 20:06:54.770011
- Title: CNN-based Dendrite Core Detection from Microscopic Images of
Directionally Solidified Ni-base Alloys
- Title（参考訳）: 方向性凝固Ni基合金の顕微鏡像からのCNN型デンドライトコア検出
- Authors: Xiaoguang Li
- Abstract要約: デンドライトコアはデンドライトの中心点である。
現在の検出方法は、計算された中心点位置がバウンディングボックスの左上と右下角に基づいているため、このタスクではうまく動作しない。
本研究では,デンドライトコア検出問題をセグメント化タスクとして定式化し,デンドライトコアを直接検出する新しい検出方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.36195511264115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dendrite core is the center point of the dendrite. The information of
dendrite core is very helpful for material scientists to analyze the properties
of materials. Therefore, detecting the dendrite core is a very important task
in the material science field. Meanwhile, because of some special properties of
the dendrites, this task is also very challenging. Different from the typical
detection problems in the computer vision field, detecting the dendrite core
aims to detect a single point location instead of the bounding-box. As a
result, the existing regressing bounding-box based detection methods can not
work well on this task because the calculated center point location based on
the upper-left and lower-right corners of the bounding-box is usually not
precise. In this work, we formulate the dendrite core detection problem as a
segmentation task and proposed a novel detection method to detect the dendrite
core directly. Our whole pipeline contains three steps: Easy Sample Detection
(ESD), Hard Sample Detection(HSD), and Hard Sample Refinement (HSR).
Specifically, ESD and HSD focus on the easy samples and hard samples of
dendrite cores respectively. Both of them employ the same Central Point
Detection Network (CPDN) but do not share parameters. To make HSD only focus on
the feature of hard samples of dendrite cores, we destroy the structure of the
easy samples of dendrites which are detected by ESD and force HSD to learn the
feature of hard samples. HSR is a binary classifier which is used to filter out
the false positive prediction of HSD. We evaluate our method on the dendrite
dataset. Our method outperforms the state-of-the-art baselines on three
metrics, i.e., Recall, Precision, and F-score.
- Abstract（参考訳）: デンドライトコアはデンドライトの中心点である。
デンドライトコアの情報は、材料科学者が材料の性質を分析するのに非常に役立つ。
したがって,デンドライトコアの検出は材料科学分野において非常に重要な課題である。
一方、デンドライトの特別な性質のため、この課題も非常に困難である。
コンピュータビジョンの典型的な検出問題とは異なり、デンドライトコアの検出はバウンディングボックスの代わりに単一点位置を検出することを目的としている。
その結果,既存のリグレッディング・バウンディング・ボックス・ベース検出法は,バウンディング・ボックスの右上隅と右下隅に基づいて計算された中心点位置が正確でないため,このタスクではうまく動作しない。
本研究では,デンドライトコア検出問題をセグメント化タスクとして定式化し,デンドライトコアを直接検出する新しい検出方法を提案する。
パイプライン全体は、簡単なサンプル検出(ESD)、ハードサンプル検出(HSD)、ハードサンプルリファインメント(HSR)の3つのステップを含む。
具体的には、esdとhsdはそれぞれデンドライトコアの簡単なサンプルとハードサンプルに焦点を当てている。
どちらもCPDN(Central Point Detection Network)を使用しているが、パラメータを共有していない。
HSDをデンドライトコアの硬質試料の特徴のみに焦点を合わせるため,EDDによって検出されるデンドライトの簡易試料の構造を破壊し,HSDに硬質試料の特徴を学習させる。
HSRは、HSDの偽陽性予測をフィルタリングするために使用されるバイナリ分類器である。
提案手法はdendriteデータセット上で評価する。
提案手法は,3つの指標,すなわちリコール,精度,Fスコアにおいて,最先端のベースラインよりも優れる。
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