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Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada
|September 25, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

我们开发了一个基准数据集来评估神经网络 (NN) 模型,用于在扫描传输电子显微镜 (STEM) 图像中定位原子列. 性能因图像质量和训练集之外的数据而异.

关键词:
在原子尺度上的原子尺度.图像分割 图像细分 图像细分神经网络的神经网络的神经网络扫描传输电子显微镜 (STEM) 的使用

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科学领域:

  • 材料科学 材料科学 材料科学
  • 电子显微镜电子显微镜
  • 计算科学 计算科学

背景情况:

  • 原子分辨率扫描传输电子显微镜 (STEM) 图像包含关键信息,通常由原子列位置总结.
  • 神经网络 (NN) 提供了高效的,自动化的方法来定位STEM图像中的原子列,从而导致众多模型和数据集.

研究的目的:

  • 建立一个基准数据集,用于评估在STEM图像中的原子列定位中使用的NN模型.
  • 评估最近的NN模型在模拟和实验STEM数据上的性能.

主要方法:

  • 开发一个全面的基准数据集,包括模拟和实验STEM图像.
  • 使用基准数据集评估两个不同的NN模型,以确定它们在原子位置上的准确性.

主要成果:

  • 两种NN模型在各种图像质量和晶格上都表现出高性能.
  • 基于图像质量观察到显著的性能差异.
  • 模型在与训练数据不相似的图像上表现不佳,例如具有高背景强度变化的接口.

结论:

  • 基准数据集和评估的NN模型是材料科学界的宝贵资源.
  • 通过 Foundry 服务的可用性促进了这些机器学习工具的传播,发现和重用.
  • 需要进一步开发,以改善NN的稳定性,以适应各种成像条件和数据类型.