利用未标记的SEM数据集与自我监督的学习来增强粒子细分

Luca Rettenberger1, Nathan J Szymanski2, Andrea Giunto3

  • 1Institute for Automation and Applied Informatics, Karlsruhe Institute of Technology, Eggenstein-Leopoldshafen, Germany.

npj computational materials
|September 25, 2025
PubMed
概括

使用ConvNeXtV2模型的自我监督学习 (SSL) 显著改善了扫描电子显微镜 (SEM) 图像中的粒子检测. 这种自动化将分析错误减少多达34%,加速材料科学发现.