論文の概要: Refining CNN-based Heatmap Regression with Gradient-based Corner Points for Electrode Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17105v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 17:34:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:58:09.746508
- Title: Refining CNN-based Heatmap Regression with Gradient-based Corner Points for Electrode Localization
- Title（参考訳）: 電極位置定位のためのグラディエント型コーナーポイントを用いたCNN型ヒートマップ回帰の精細化
- Authors: Lin Wu,
- Abstract要約: リチウムイオン電池の電極位置検出手法を提案する。
畳み込みニューラルネットワークは、この領域内の極の位置を回帰するために使用される。
後退位置を最適化し、コーナーポイント先行値を用いて補正する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7656771362857975
- License:
- Abstract: We propose a method for detecting the electrode positions in lithium-ion batteries. The process begins by identifying the region of interest (ROI) in the battery's X-ray image through corner point detection. A convolutional neural network is then used to regress the pole positions within this ROI. Finally, the regressed positions are optimized and corrected using corner point priors, significantly mitigating the loss of localization accuracy caused by operations such as feature map down-sampling and padding during network training. Our findings show that combining traditional pixel gradient analysis with CNN-based heatmap regression for keypoint extraction enhances both accuracy and efficiency, resulting in significant performance improvements.
- Abstract（参考訳）: リチウムイオン電池の電極位置検出手法を提案する。
このプロセスは、バッテリのX線画像の関心領域(ROI)をコーナーポイント検出によって識別することから始まる。
次に畳み込みニューラルネットワークを用いて、このROI内の極の位置を回帰する。
最後に,ネットワークトレーニング中の特徴マップのダウンサンプリングやパディングといった操作による局所化精度の低下を著しく軽減し,コーナーポイントの先行値を用いて回帰位置を最適化・補正する。
この結果から,従来の画素勾配解析とCNNに基づく熱マップ回帰を鍵点抽出に組み合わせることで,精度と効率が向上し,性能が大幅に向上した。
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