論文の概要: A Lightweight Transformer for Faster and Robust EBSD Data Collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09693v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 17:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:17:11.941389
• Title: A Lightweight Transformer for Faster and Robust EBSD Data Collection
• Title（参考訳）: 高速でロバストなebsdデータ収集のための軽量トランスフォーマー
• Authors: Harry Dong, Sean Donegan, Megna Shah, Yuejie Chi
• Abstract要約: 本稿では,効率的なトランスモデルとプロジェクションアルゴリズムを用いて,3次元EBSDボリュームの欠落スライスを復元する2ステップ手法を提案する。 本モデルでは, 自己スーパービジョンを用いた合成3次元EBSDデータのみを用いて学習し, 既存の手法と比較して, 実際の3次元EBSDデータの回復精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.60603310894048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Three dimensional electron back-scattered diffraction (EBSD) microscopy is a critical tool in many applications in materials science, yet its data quality can fluctuate greatly during the arduous collection process, particularly via serial-sectioning. Fortunately, 3D EBSD data is inherently sequential, opening up the opportunity to use transformers, state-of-the-art deep learning architectures that have made breakthroughs in a plethora of domains, for data processing and recovery. To be more robust to errors and accelerate this 3D EBSD data collection, we introduce a two step method that recovers missing slices in an 3D EBSD volume, using an efficient transformer model and a projection algorithm to process the transformer's outputs. Overcoming the computational and practical hurdles of deep learning with scarce high dimensional data, we train this model using only synthetic 3D EBSD data with self-supervision and obtain superior recovery accuracy on real 3D EBSD data, compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 三次元電子後方散乱回折(EBSD)顕微鏡は材料科学における多くの応用において重要なツールであるが、そのデータ品質は厳しい収集過程、特に連続切断によって大きく変動する。 幸いなことに、3D EBSDデータは本質的にシーケンシャルであり、データ処理とリカバリのために、多くのドメインで突破した、最先端のディープラーニングアーキテクチャであるトランスフォーマーを使用する機会を開く。 この3d ebsdデータ収集をより堅牢にし、この3d ebsdデータ収集を高速化するために、効率的なトランスフォーマーモデルとプロジェクションアルゴリズムを用いて、3d ebsdボリュームの欠落スライスを復元する2段階の手法を導入する。 高次元データが少ない深層学習の計算と実践のハードルを克服し, 自己スーパービジョン付き合成3次元EBSDデータのみを用いてこのモデルを訓練し, 既存の手法と比較して, 実際の3次元EBSDデータの回復精度を向上する。

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