检索结果-南通市图书馆

Microstructure segmentation with deep learning encoders pre-trained on a large microscopy dataset

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 1905-1916页

作者： Joshua Stuckner bryan harder Timothy M.Smith Materials and Structures Division NASA Glenn Research Center21000 Brookpark RdClevelandOH44135USA

This study examined the improvement of microscopy segmentation intersection over union accuracy by transfer learning from a large dataset of microscopy images called *** neural network encoder architectures were trained on over 100,000 labeled microscopy images from 54 material *** pre-trained encoders were then embedded into multiple segmentation architectures including UNet and DeepLabV3+to evaluate segmentation performance on created benchmark microscopy *** to ImageNet pre-training,models pre-trained on MicroNet generalized better to out-of-distribution micrographs taken under different imaging and sample conditions and were more accurate with less training *** training with only a single Ni-superalloy image,pre-training on MicroNet produced a 72.2%reduction in relative intersection over union *** results suggest that transfer learning from large in-domain datasets generate models with learned feature representations that are more useful for downstream tasks and will likely improve any microscopy image analysis technique that can leverage pre-trained encoders.

关键词： union intersection image

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