論文の概要: A benchmark dataset and baseline methods for four-dimensional STEM diffraction patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21593v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 10:23:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.021531
- Title: A benchmark dataset and baseline methods for four-dimensional STEM diffraction patterns
- Title（参考訳）: 4次元STEM回折パターンのベンチマークデータセットとベースライン法
- Abstract要約: 4D-ImageNetは174,000の回折パターンと29,000のマルチスライスシミュレーションの集合である。
実験データでは,Ag,Au,Au-Ag,CoO,PdおよびO試料の取得レベルラベルをカバーしている。
シミュレーションデータは、13の結晶構造をカバーし、回転、相互空間サンプリング及び近似低次元ビーム方向を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.206507572247338
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Four-dimensional scanning transmission electron microscopy (4D-STEM) records a two-dimensional diffraction pattern at each electron-probe position, yielding spatially resolved reciprocal-space information but large, heterogeneous data volumes. Here we describe 4D-ImageNet, a collection of 174,000 diffraction patterns comprising 145,000 experimental patterns selected from 29 acquisitions and 29,000 multislice simulations. The experimental data cover acquisition-level labels for Ag, Au, mixed Au-Ag, CoO, Pd and ZnO specimens across multiple fields of view, scan dimensions, camera lengths and exposure times. Each acquisition contributes 5,000 quality-ranked patterns with source scan coordinates and acquisition metadata. A set-prediction detector provides model-derived pseudo-labels for the direct-beam position and Bragg-disk centres, with a confidence score for each disk. The simulation data cover 13 crystal structures and include Euler rotations, reciprocal-space sampling and approximate low-index beam directions. A grouped mixed-domain masked-reconstruction benchmark is provided to assess leakage-resistant loading and evaluation across experimental and simulated data. The dataset is intended for representation learning, disk detection, diffraction-pattern retrieval, orientation analysis and simulation-to-experiment studies.
- Abstract（参考訳）: 4次元走査透過電子顕微鏡(4D-STEM)は、それぞれの電子プローブ位置で2次元の回折パターンを記録し、空間的に解決された逆空間情報を得るが、大きな不均一なデータボリュームを生成する。
ここでは,29件の取得と29,000件のマルチスライスシミュレーションから選択した145,000件の実験パターンからなる174,000件の回折パターンの集合である4D-ImageNetについて述べる。
実験データでは,Ag,Au,Au-Ag,CoO,Pd,ZnOの混合試料を複数視野,走査寸法,カメラ長,露出時間で取得した。
それぞれの買収は、ソーススキャン座標と取得メタデータを備えた5000のクオリティランクパターンをコントリビュートする。
セット予測検出器は、直接ビーム位置とブラッグディスクセンターのためのモデル由来の擬似ラベルをディスク毎に信頼性スコアで提供する。
シミュレーションデータは13の結晶構造をカバーし、ユーラー回転、相互空間サンプリングおよび近似低次元ビーム方向を含む。
実験およびシミュレーションデータ間での耐リーク性負荷および評価を評価するために、グループ化された混合ドメインマスク再構築ベンチマークが提供される。
このデータセットは、表現学習、ディスク検出、回折パターン検索、向き分析、シミュレーションから実験までの研究を目的としている。
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