Warwick 电子显微镜数据集

大型且经过仔细划分的数据集对于训练神经网络和标准化性能基准至关重要。为此，我们建立了新的存储库，以向更广泛的社区开放我们的电子显微镜数据集。共有三个主要数据集，分别包含 19769 张扫描透射电子显微图像、17266 张透射电子显微图像和 98340 个模拟出射波函数，且每个数据集针对不同的应用具有多个变体。为可视化图像数据集，我们训练了变分自编码器将数据编码为 64 维多元正态分布，并通过 t 分布随机邻域嵌入在二维空间中聚类。此外，我们通过引入编码归一化与正则化、增加图像梯度损失、以及扩展 t 分布随机邻域嵌入以考虑编码标准差，改进了基于变分自编码器的数据集可视化。我们的数据集、源代码、预训练模型和交互式可视化均在 https://github.com/Jeffrey-Ede/datasets 公开可用。