論文の概要: Characterization of Magnetic Labyrinthine Structures through Junctions and Terminals Detection Using Template Matching and CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16688v2
- Date: Fri, 17 May 2024 02:16:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 20:13:41.700054
- Title: Characterization of Magnetic Labyrinthine Structures through Junctions and Terminals Detection Using Template Matching and CNN
- Title（参考訳）: テンプレートマッチングとCNNを用いた接合と終端検出による磁気ラビリンチン構造のキャラクタリゼーション
- Authors: Vinícius Yu Okubo, Kotaro Shimizu, B. S. Shivaram, Hae Yong Kim,
- Abstract要約: ジャンクションと終端と呼ばれる磁気ラビリンチンパターンの欠陥は、研究の標準的標的となる。
本研究では,画像中の多数の小物体を検出するTM-CNNという新しい手法を提案する。
TM-CNNのF1スコアは0.991で、従来のテンプレートマッチングやCNNベースのオブジェクト検出アルゴリズムよりもはるかに優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Defects influence diverse properties of materials, shaping their structural, mechanical, and electronic characteristics. Among a variety of materials exhibiting unique defects, magnets exhibit diverse nano- to micro-scale defects and have been intensively studied in materials science. Specifically, defects in magnetic labyrinthine patterns, called junctions and terminals, serve as the canonical targets of the research. While detecting and characterizing such defects is crucial for understanding magnets, systematically investigating large-scale images containing over a thousand closely packed junctions and terminals remains a formidable challenge. This study introduces a new technique called TM-CNN (Template Matching - Convolutional Neural Network) designed to detect a multitude of small objects in images, such as the defects in magnetic labyrinthine patterns. TM-CNN was used to identify 641,649 such structures in 444 experimental images, and the results were explored to deepen understanding of magnetic materials. It employs a two-stage detection approach combining template matching, used in initial detection, with a convolutional neural network, used to eliminate incorrect identifications. To train a CNN classifier, it is necessary to annotate a large number of training images.This difficulty prevents the use of CNN in many practical applications. TM-CNN significantly reduces the manual workload for creating training images by automatically making most of the annotations and leaving only a small number of corrections to human reviewers. In testing, TM-CNN achieved an impressive F1 score of 0.991, far outperforming traditional template matching and CNN-based object detection algorithms.
- Abstract（参考訳）: 欠陥は材料の様々な特性に影響を与え、その構造的、機械的、電子的特性を形成する。
特異な欠陥を示す様々な材料の中で、磁石は様々なナノからマイクロスケールの欠陥を示し、材料科学において集中的に研究されてきた。
具体的には、ジャンクションと終端と呼ばれる磁気ラビリンチンパターンの欠陥が研究の標準的標的となっている。
このような欠陥を検出して特徴付けることは磁石を理解するのに不可欠であるが、1000個以上の密集したジャンクションと端子を含む大規模画像を体系的に調査することは、依然として困難な課題である。
本研究ではTM-CNN (Template Matching - Convolutional Neural Network) と呼ばれる新しい手法を提案する。
TM-CNNを用いて, 444枚の実験画像から641,649個の構造を同定し, 磁気材料の理解を深める実験を行った。
これは、初期検出に使用されるテンプレートマッチングと、誤識別を排除するために使用される畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた2段階検出アプローチを採用している。
CNN分類器を訓練するには,多数の訓練画像に注釈を付ける必要がある。
TM-CNNは、アノテーションのほとんどを自動で作成し、人間のレビュアーにわずかな修正しか残さず、トレーニング画像を作成するための手作業の負荷を大幅に削減する。
TM-CNNは、従来のテンプレートマッチングやCNNベースのオブジェクト検出アルゴリズムよりもはるかに優れています。
関連論文リスト
- CINFormer: Transformer network with multi-stage CNN feature injection
for surface defect segmentation [73.02218479926469]
表面欠陥分割のための多段CNN特徴注入を用いた変圧器ネットワークを提案する。
CINFormerは、入力画像のマルチレベルCNN機能をエンコーダ内のトランスフォーマーネットワークの異なるステージに注入する、シンプルだが効果的な機能統合機構を提供する。
さらに、CINFormerはTop-Kセルフアテンションモジュールを提供し、欠陥に関するより重要な情報を持つトークンにフォーカスする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:12:02Z) - CoNeS: Conditional neural fields with shift modulation for multi-sequence MRI translation [5.662694302758443]
マルチシーケンスMRI(Multi-sequence magnetic resonance imaging)は、現代の臨床研究とディープラーニング研究の両方に広く応用されている。
画像取得プロトコルの違いや、患者のコントラスト剤の禁忌が原因で、MRIの1つ以上の配列が欠落することがしばしば起こる。
1つの有望なアプローチは、生成モデルを利用して欠落したシーケンスを合成することであり、これはサロゲート獲得の役割を果たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T19:01:58Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z) - Machine learning-based spin structure detection [0.0]
我々は,この測定におけるスカイミオンの位置と形状を検出するために,セグメンテーション問題に特化して設計された畳み込みニューラルネットワークについて報告する。
本研究の結果から, よく訓練されたネットワークは, 磁気顕微鏡におけるデータ前処理の自動化に有効であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T17:19:31Z) - Signal Detection in MIMO Systems with Hardware Imperfections: Message
Passing on Neural Networks [101.59367762974371]
本稿では,Multi-Input-multiple-output (MIMO)通信システムにおける信号検出について検討する。
パイロット信号が限られているディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは困難であり、実用化を妨げている。
我々は、ユニタリ近似メッセージパッシング(UAMP)アルゴリズムを利用して、効率的なメッセージパッシングに基づくベイズ信号検出器を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-08T04:32:58Z) - Identifying Transients in the Dark Energy Survey using Convolutional
Neural Networks [0.4759823735082844]
ダークエナジー・サーベイ・スーパーノバ・プログラム(DES-SN)の既存のデータセットに対するCNNを用いた画像の自動過渡識別の結果について述べる。
非人工物(超新星、可変星、AGNなど)を人工物(画像欠陥、誤抽出など)から効率的に選択するネットワークを同定する。
CNNは、誤ラベルされた画像のサブセットを特定するのにも役立ちます。このサブセットで画像のラベル付けを行うと、CNNによる分類は、以前の結果よりもはるかに優れているのです。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-18T12:37:44Z) - StRegA: Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRIs using a Compact
Context-encoding Variational Autoencoder [48.2010192865749]
教師なし異常検出(UAD)は、健康な被験者の異常なデータセットからデータ分布を学習し、分布サンプルの抽出に応用することができる。
本研究では,コンテクストエンコーディング(context-encoding)VAE(ceVAE)モデルのコンパクトバージョンと,前処理と後処理のステップを組み合わせて,UADパイプライン(StRegA)を作成することを提案する。
提案したパイプラインは、BraTSデータセットのT2w画像と0.859$pm$0.112の腫瘍を検出しながら、Diceスコアが0.642$pm$0.101に達した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-31T14:27:35Z) - Medulloblastoma Tumor Classification using Deep Transfer Learning with
Multi-Scale EfficientNets [63.62764375279861]
本稿では,エンド・ツー・エンドのMB腫瘍分類を提案し,様々な入力サイズとネットワーク次元の一致した移動学習を提案する。
161ケースのデータセットを用いて、より大規模な入力解像度を持つ事前学習されたEfficientNetが、大幅な性能改善をもたらすことを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-10T13:07:11Z) - TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in
Cloud Services [77.454688257702]
機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。
1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。
与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:24:49Z) - Multiscale Detection of Cancerous Tissue in High Resolution Slide Scans [0.0]
高分解能スライドスキャンにおけるマルチスケール腫瘍(キメラ細胞)検出アルゴリズムを提案する。
提案手法では,CNNの異なる層における有効受容場を改良し,幅広いスケールの物体を1つの前方通過で検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:56:46Z)
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。