論文の概要: EMCNet : Graph-Nets for Electron Micrographs Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03767v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 13:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 22:10:02.925654
• Title: EMCNet : Graph-Nets for Electron Micrographs Classification
• Title（参考訳）: EMCNet : 電子マイクログラフ分類のためのグラフネット
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Rajat Kumar Sarkar, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: ナノマテリアル識別のためのエンド・ツー・エンドの電子マイクログラフ表現学習フレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,ナノマテリアルに基づく識別タスクにおいて,オープンソースデータセットの一般的なベースラインよりも優れていることを示す。
• 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: Characterization of materials via electron micrographs is an important and challenging task in several materials processing industries. Classification of electron micrographs is complex due to the high intra-class dissimilarity, high inter-class similarity, and multi-spatial scales of patterns. However, existing methods are ineffective in learning complex image patterns. We propose an effective end-to-end electron micrograph representation learning-based framework for nanomaterial identification to overcome the challenges. We demonstrate that our framework outperforms the popular baselines on the open-source datasets in nanomaterials-based identification tasks. The ablation studies are reported in great detail to support the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 電子マイクログラフによる材料評価は、いくつかの材料加工産業において重要かつ困難な課題である。 電子マイクログラフの分類は、高いクラス内相似性、高いクラス間類似性、多空間パターンスケールにより複雑である。 しかし,既存の手法は複雑な画像パターンの学習には有効ではない。 本稿では,ナノマテリアル識別のためのエンド・ツー・エンドの電子マイクログラフ表現学習フレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,ナノマテリアルに基づく識別タスクにおいて,オープンソースデータセットの一般的なベースラインよりも優れていることを示す。 アブレーション研究は,我々のアプローチの有効性を支持するために,非常に詳細に報告されている。

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