最近の成果として-基于グラフ注意機構を用いた材料画像セグメンテーションが挙げられます

私たちのチームは国際誌「Materials Today Communications」（IF：3.662）にて「Graph Attentionに基づく材料構造セグメンテーション手法」という論文をオンラインで発表しました。この論文では、上海大学のコンピュータ工学・科学学院が第一機関となり、陳侨川氏が第一著者、魏惠姗氏が第二著者、韓越兴准教授が通信著者となっています。

多学科の発展と融合により、コンピュータビジョンと材料科学の融合は、従来の材料研究方法に大きな変革をもたらしました。既存の手法は特定のシーンの画像を効果的にセグメンテーションできますが、材料の画像を正確にセグメンテーションおよび分析するための汎用的な手法は存在しませんでした。材料画像の複雑なテクスチャ、ぼやけた境界、低いコントラストといった問題に対処するため、我々は多次元特徴の統合に依存した手法を提案しました。この手法は、有限で利用可能な注釈サンプルをより効果的にネットワークを訓練するための構築されています。このアーキテクチャは、エンコーダ、グラフ注意モジュール、多スケール特徴統合モジュール、およびデコーダから構成されています。我々は、このようなネットワークを画像に対してエンドツーエンドでトレーニングできることを示しました。電子顕微鏡画像では、我々のセグメンテーション結果が以前の多くの先進的な手法よりも優れていることを示しました。この手法を用いることで、材料画像中の複数の構造を正確に識別することができ、材料科学における構造変換の新たなメカニズムの多段階セグメンテーションや探索に重要な示唆を与えることができます。

論文へのリンク：Material structure segmentation method based on graph attention