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。
関連論文リスト
- A robust synthetic data generation framework for machine learning in
High-Resolution Transmission Electron Microscopy (HRTEM) [1.0923877073891446]
Construction Zoneは、複雑なナノスケール原子構造を高速に生成するためのPythonパッケージである。
ニューラルネットワークをトレーニングするための大規模なシミュレーションデータベースを作成するためのエンドツーエンドワークフローを開発する。
この結果から, ナノ粒子のHRTEM画像に対して, 最先端のセグメンテーション性能を実現することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T10:44:15Z) - Automated Grain Boundary (GB) Segmentation and Microstructural Analysis
in 347H Stainless Steel Using Deep Learning and Multimodal Microscopy [2.0445155106382797]
オーステナイト347Hステンレス鋼は、極端な運転条件に要求される優れた機械的特性と耐食性を提供する。
CNNベースのディープラーニングモデルは、材料マイクログラフから機能を自動で検出する強力な技術である。
走査型電子顕微鏡(SEM)による347Hステンレス鋼のトレーニングデータと電子後方散乱(EBSD)マイクログラフを,粒界検出のためのピクセルワイドラベルとして組み合わせた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T22:49:36Z) - 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) - Combining Variational Autoencoders and Physical Bias for Improved
Microscopy Data Analysis [0.0]
本稿では,データ内の変数の因子を分散させる物理拡張機械学習手法を提案する。
本手法はNiO-LSMO, BiFeO3, グラフェンなど様々な材料に適用される。
その結果,大量の画像データから有意な情報を抽出する手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T17:35:38Z) - Convolutional Learning on Multigraphs [153.20329791008095]
我々は、多グラフ上の畳み込み情報処理を開発し、畳み込み多グラフニューラルネットワーク(MGNN)を導入する。
情報拡散の複雑なダイナミクスを多グラフのエッジのクラス間で捉えるために、畳み込み信号処理モデルを定式化する。
我々は,計算複雑性を低減するため,サンプリング手順を含むマルチグラフ学習アーキテクチャを開発した。
導入されたアーキテクチャは、最適な無線リソース割り当てとヘイトスピーチローカライゼーションタスクに適用され、従来のグラフニューラルネットワークよりも優れたパフォーマンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-23T00:33:04Z) - Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network [55.56564522532328]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、不均一グラフの豊富な構造的および意味的な情報をノード表現に埋め込む強力な能力を持つ。
既存のHGNNは、同種グラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)から多くのメカニズム、特に注意機構と多層構造を継承する。
本稿では,これらのメカニズムを詳細に検討し,簡便かつ効率的なヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(SeHGNN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T10:01:46Z) - All-optical graph representation learning using integrated diffractive
photonic computing units [51.15389025760809]
フォトニックニューラルネットワークは、電子の代わりに光子を用いて脳にインスパイアされた計算を行う。
我々は、DGNN(diffractive graph neural network)と呼ばれる全光グラフ表現学習アーキテクチャを提案する。
ベンチマークデータベースを用いたノードおよびグラフレベルの分類タスクにおけるDGNN抽出機能の利用を実演し、優れた性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-23T02:29:48Z) - Inducing Gaussian Process Networks [80.40892394020797]
本稿では,特徴空間と誘導点を同時に学習するシンプルなフレームワークであるGaussian Process Network (IGN)を提案する。
特に誘導点は特徴空間で直接学習され、複雑な構造化領域のシームレスな表現を可能にする。
実世界のデータセットに対する実験結果から,IGNは最先端の手法よりも大幅に進歩していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T05:27:09Z) - Graph Attention Network For Microwave Imaging of Brain Anomaly [0.0]
この研究はマイクロ波イメージングアレイのグラフ定式化を推し進めた。
提案されたアーキテクチャは物理的な設定を認識し、対称性を組み込むことができる。
この問題に対するグラフ処理は、脳の異常局在とマイクロ波イメージングの文脈における実験的な設定に基づいて評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T11:05:47Z) - Graph Neural Network for Hamiltonian-Based Material Property Prediction [56.94118357003096]
無機材料のバンドギャップを予測できるいくつかの異なるグラフ畳み込みネットワークを提示し、比較する。
モデルは、それぞれの軌道自体の情報と相互の相互作用の2つの異なる特徴を組み込むように開発されている。
その結果,クロスバリデーションにより予測精度が期待できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T13:32:10Z) - Block-Approximated Exponential Random Graphs [77.4792558024487]
指数乱グラフ(ERG)の分野における重要な課題は、大きなグラフ上の非自明なERGの適合である。
本稿では,非自明なERGに対する近似フレームワークを提案する。
我々の手法は、数百万のノードからなるスパースグラフにスケーラブルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T11:42:16Z)
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。