Глубокое машинное обучение для анализа микроскопических изображений функциональных материалов - Доклады на конференциях | Sciact - CRIS-система Института катализа

Глубокое машинное обучение для анализа микроскопических изображений функциональных материалов Доклады на конференциях

Язык

Русский

Тип доклада

Пленарный

Конференция

VI Школа-конференция молодых ученых «Неорганические соединения и функциональные материалы»
27-30 сент. 2022 , Новосибирск

Авторы

Нартова Анна Владимировна ^1,2 , Машуков Михаил Юрьевич ² , Матвеев Андрей Викторович ² , Санькова Наталья Николаевна ^1,2 , Кудинов Виталий Ю. ² , Окунев Алексей Григорьевич ²

Организации

1	Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН
2	Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

В представленной работе глубокое машинное обучение использовано для поиска объектов на изображениях, полученных методами сканирующей зондовой и просвечивающей электронной микроскопий. С использованием данного подхода созданы уникальные сервисы для анализа микроскопических изображений: веб-сервис ParticlesNN (http://particlesnn.nsu.ru) и облачный сервис DLgram (t.me/nanoparticles_nsk).

Нартова А.В. , Машуков М.Ю. , Матвеев А.В. , Санькова Н.Н. , Кудинов В.Ю. , Окунев А.Г.
Глубокое машинное обучение для анализа микроскопических изображений функциональных материалов
VI Школа-конференция молодых ученых «Неорганические соединения и функциональные материалы» 27-30 сент. 2022