日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

講演情報

一般講演

11.計算科学 » データ科学

[G] データ科学

2022年9月21日(水) 15:05 〜 17:00 E会場 (D棟2階D24)

座長:北嶋 具教(物質・材料研究機構)、小山 敏幸(名古屋大学)

16:15 〜 16:30

[113] Deep learning TEM image segmentation for automated microstructural analysis of FePt-C recording media

*Nikita Kulesh1, Anton Bolyachkin1, Ippei Suzuki1, Yukiko Takahashi1, Hossein Sepehri-Amin1 (1. NIMS)

キーワード:machine learning、transmission electron microscopy、magnetic recording、convolutional neural networks、FePt

Pipeline for automatic processing of TEM images based on deep learning image segmentation was developed, applied to FePt-C samples, used for generating a dataset and building an optimization algorithm

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