論文の概要: Vision HgNN: An Electron-Micrograph is Worth Hypergraph of Hypernodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11351v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 05:36:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:19:12.448203
- Title: Vision HgNN: An Electron-Micrograph is Worth Hypergraph of Hypernodes
- Title（参考訳）: Vision HgNN: ハイパーノードのハイパーグラフは電子マイクログラフ
- Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Rajat Kumar Sarkar, Sreeja Gangasani, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: 電子マイクログラフにおける複雑な関係をより良くモデル化するためのハイパーグラフニューラルネットワークバックボーンアーキテクチャを提案する。
コスト効率のよいGPUハードウェアを利用することで、提案するフレームワークは一般的なベースラインを上回っます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Material characterization using electron micrographs is a crucial but challenging task with applications in various fields, such as semiconductors, quantum materials, batteries, etc. The challenges in categorizing electron micrographs include but are not limited to the complexity of patterns, high level of detail, and imbalanced data distribution(long-tail distribution). Existing methods have difficulty in modeling the complex relational structure in electron micrographs, hindering their ability to effectively capture the complex relationships between different spatial regions of micrographs. We propose a hypergraph neural network(HgNN) backbone architecture, a conceptually alternative approach, to better model the complex relationships in electron micrographs and improve material characterization accuracy. By utilizing cost-effective GPU hardware, our proposed framework outperforms popular baselines. The results of the ablation studies demonstrate that the proposed framework is effective in achieving state-of-the-art performance on benchmark datasets and efficient in terms of computational and memory requirements for handling large-scale electron micrograph-based datasets.
- Abstract（参考訳）: 電子マイクログラフを用いた材料キャラクタリゼーションは、半導体、量子材料、電池など様々な分野の応用において不可欠だが難しい課題である。
電子マイクログラフを分類する際の課題は、パターンの複雑さ、高レベルの詳細、不均衡なデータ分布(ロングテール分布)に限らない。
既存の手法では、電子マイクログラフの複雑な関係構造をモデル化するのは難しいため、異なる空間領域間の複雑な関係を効果的に捉えることができない。
本稿では,電子マイクログラフの複雑な関係をより良くモデル化し,材料特性の精度を向上させるために,概念的に代替的な手法であるハイパーグラフニューラルネットワーク(HgNN)のバックボーンアーキテクチャを提案する。
コスト効率のよいGPUハードウェアを利用することで、提案するフレームワークは一般的なベースラインを上回っます。
アブレーション実験の結果,提案フレームワークはベンチマークデータセット上での最先端性能の実現に有効であり,大規模電子マイクログラフベースのデータセットを扱うための計算およびメモリ要求の観点からも効率的であることが示された。
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