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基于YOLOv3框架的高分辨电镜图像原子峰位置检测

             

摘要

高分辨电镜图像中原子峰位置的检测具有十分重要的现实意义,通过精确定量化原子峰位置可以分析物质在微观尺度上的结构形变、电极化矢量分布等重要信息.近年来深度学习技术在图像目标检测领域取得了巨大突破,这一技术可用在高分辨电镜图像处理上,因为原子位置的检测可以看作是一个目标检测问题.本文利用先进的机器学习方法,通过制作高质量原子图像样本集,使用YOLOv3目标识别框架对原子图像进行自动检测,达到预期效果,实现了深度学习技术在高分辨电镜图像处理领域的应用.该方法的运用有望突破自动处理动态、大量电镜图片的瓶颈问题.

著录项

  • 来源
    《物理学报 》 |2021年第7期|285-292|共8页
  • 作者单位

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    西安邮电大学自动化学院 西安 710121;

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    西安交通大学电子与信息学部微电子学院 西安 710049;

    Ernst Ruska-Centrum für Mikroskopie und Spektroskopie mit Elektronen (ER-C) Forschungszentrum Jülich GmbH 52425 Jülich Germany;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    高分辨电镜图像处理; 深度学习; YOLOv3网络; 原子峰位置检测;

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