論文の概要: AI-Guided Feature Segmentation Techniques to Model Features from Single Crystal Diamond Growth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08017v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 19:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 16:54:09.347929
- Title: AI-Guided Feature Segmentation Techniques to Model Features from Single Crystal Diamond Growth
- Title（参考訳）: 単結晶ダイヤモンド成長の特徴をモデル化するAI誘導機能分割技術
- Authors: Rohan Reddy Mekala, Elias Garratt, Matthias Muehle, Arjun Srinivasan, Adam Porter, Mikael Lindvall,
- Abstract要約: ダイヤモンド, ポケットホルダー, 背景などの幾何学的特徴の正確な画素マスクを, 形状と大きさに基づく微分特徴とともに分離し, 分類するための, 深層学習によるセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
DeeplabV3plusアーキテクチャに基づく当社のトップパフォーマンスモデルは、ポケットホルダーの96.31%、ダイヤモンドトップの98.60%、ダイヤモンドサイドの特徴の91.64%という、興味のある特徴の分類において顕著な精度を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.708823384783919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Process refinement to consistently produce high-quality material over a large area of the grown crystal, enabling various applications from optics crystals to quantum detectors, has long been a goal for diamond growth. Machine learning offers a promising path toward this goal, but faces challenges such as the complexity of features within datasets, their time-dependency, and the volume of data produced per growth run. Accurate spatial feature extraction from image to image for real-time monitoring of diamond growth is crucial yet complicated due to the low-volume and high feature complexity nature of the datasets. This paper compares various traditional and machine learning-driven approaches for feature extraction in the diamond growth domain, proposing a novel deep learning-driven semantic segmentation approach to isolate and classify accurate pixel masks of geometric features like diamond, pocket holder, and background, along with their derivative features based on shape and size. Using an annotation-focused human-in-the-loop software architecture for training datasets, with modules for selective data labeling using active learning, data augmentations, and model-assisted labeling, our approach achieves effective annotation accuracy and drastically reduces labeling time and cost. Deep learning algorithms prove highly efficient in accurately learning complex representations from datasets with many features. Our top-performing model, based on the DeeplabV3plus architecture, achieves outstanding accuracy in classifying features of interest, with accuracies of 96.31% for pocket holder, 98.60% for diamond top, and 91.64% for diamond side features.
- Abstract（参考訳）: 成長した結晶の広い領域で高品質な材料を一貫して製造し、光学結晶から量子検出器への様々な応用を可能にするプロセスの改良は、ダイヤモンドの成長の目標とされてきた。
マシンラーニングは、この目標に向けて有望なパスを提供するが、データセット内の機能の複雑さ、時間依存性、グロースラン毎に生成されたデータの量といった課題に直面している。
ダイヤモンド成長のリアルタイムモニタリングのための画像から画像への正確な空間的特徴抽出は,データセットの低体積かつ高機能な性質のため,極めて複雑である。
本稿では,ダイヤモンド成長領域における特徴抽出のための従来型および機械学習による様々なアプローチを比較し,ダイヤモンド,ポケットホルダー,背景といった幾何学的特徴の正確な画素マスクを分離・分類する,深層学習によるセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。
アノテーションに着目したヒューマン・イン・ザ・ループ・ソフトウェアアーキテクチャを用いてデータセットをトレーニングし、アクティブ・ラーニング、データ拡張、モデル支援ラベリングを用いた選択的データラベリングのためのモジュールを用いて、効果的なアノテーション精度を実現し、ラベリングの時間とコストを大幅に削減する。
ディープラーニングアルゴリズムは、多くの特徴を持つデータセットから複雑な表現を正確に学習する上で、非常に効率的である。
DeeplabV3plusアーキテクチャに基づく当社のトップパフォーマンスモデルは、ポケットホルダーの96.31%、ダイヤモンドトップの98.60%、ダイヤモンドサイドの特徴の91.64%という、興味のある特徴の分類において顕著な精度を実現しています。
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