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基于卷积神经网络的滑动窗口算法在高分辨电镜图像中的应用
被引量：
2
1
作者
南虎
路璐
+5 位作者
麻晓晶
侯振铎
张辰
汪洁
刘卫华
王大威
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期242-250,共9页
原子峰位置的精确定位、原子像绝对强度的标定是利用原子分辨电子显微像确定材料结构的重要前提。近年来快速发展的深度学习技术在计算机视觉和目标检测领域都取得了极大的成功,受此启发,本文建立了针对单原子图像的卷积神经网络。同时...
原子峰位置的精确定位、原子像绝对强度的标定是利用原子分辨电子显微像确定材料结构的重要前提。近年来快速发展的深度学习技术在计算机视觉和目标检测领域都取得了极大的成功,受此启发,本文建立了针对单原子图像的卷积神经网络。同时并构建了含有大量单原子图像的训练数据集,用于这一卷积神经网络的训练,实现了对单原子图像的可靠检测。利用训练完成的卷积神经网络改进滑动窗口算法,实现了在原子位置检测效果上的明显提升。
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关键词
高分辨电镜图像
深度学习
卷积神经网络
滑动窗口算法
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的滑动窗口算法在高分辨电镜图像中的应用
被引量：
2
1
作者
南虎
路璐
麻晓晶
侯振铎
张辰
汪洁
刘卫华
王大威
机构
西安交通大学电子与信息学部微电子学院
中国科学院西安光学精密机械研究所
杭州电子科技大学电子信息学院
出处
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期242-250,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(Nos.11974268,51901172,11574246,51390472)。
文摘
原子峰位置的精确定位、原子像绝对强度的标定是利用原子分辨电子显微像确定材料结构的重要前提。近年来快速发展的深度学习技术在计算机视觉和目标检测领域都取得了极大的成功,受此启发,本文建立了针对单原子图像的卷积神经网络。同时并构建了含有大量单原子图像的训练数据集,用于这一卷积神经网络的训练,实现了对单原子图像的可靠检测。利用训练完成的卷积神经网络改进滑动窗口算法,实现了在原子位置检测效果上的明显提升。
关键词
高分辨电镜图像
深度学习
卷积神经网络
滑动窗口算法
Keywords
high-resolution electron microscopy image
deep learning
convolutional neural network
sliding window algorithm
分类号
O766.1 [理学—晶体学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的滑动窗口算法在高分辨电镜图像中的应用
南虎
路璐
麻晓晶
侯振铎
张辰
汪洁
刘卫华
王大威
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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