【摘 要】
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对于催化材料,纳米颗粒的大小和形状等结构信息对催化性能有着重要的影响,基于透射电子显微镜图像的纳米颗粒识别与统计是获取这些信息的主要手段。本文提出一种基于深度学习的深度可分离卷积U-Net网络架构,以核壳结构纳米材料为数据集,采用交叉熵损失函数、加权交叉熵损失函数、IoU损失函数和Dice损失函数作为优化目标,分别对网络进行训练。分割结果表明IoU损失函数和Dice损失函数在正负样本不均衡的核壳结
【机 构】
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大连交通大学电气信息工程学院 大连116021
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对于催化材料,纳米颗粒的大小和形状等结构信息对催化性能有着重要的影响,基于透射电子显微镜图像的纳米颗粒识别与统计是获取这些信息的主要手段。本文提出一种基于深度学习的深度可分离卷积U-Net网络架构,以核壳结构纳米材料为数据集,采用交叉熵损失函数、加权交叉熵损失函数、IoU损失函数和Dice损失函数作为优化目标,分别对网络进行训练。分割结果表明IoU损失函数和Dice损失函数在正负样本不均衡的核壳结构纳米颗粒数据集中性能较好。最后利用训练好的网络,对TEM图像分割且进行统计,获取粒径及周长分布等结构信
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