基于人工神经网络的多孔状微结构重建：因果与非因果方法的结合
材料科学
2021-10-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们研究了人工神经网络（ANNs）在重建海绵状微结构样本图像中的适用性。我们提出通过基于当前像素的因果邻域预测其相来重建图像，随后使用非因果 ANN 模型以平滑重建图像作为后处理。我们还考虑了 ANN 模型不同配置（例如稠密连接层数量、每层神经元数量、因果与非因果邻域尺寸）对模型预测能力的影响，该能力由参考样本与重建样本的空间统计差异来量化。
引用
@article{arxiv.2110.09815,
title = {Microstructure reconstruction via artificial neural networks: A combination of causal and non-causal approach},
author = {Kryštof Latka and Martin Doškář and Jan Zeman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09815},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 4 figures, and 7 tables