DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling
Dennis Possart, Leonid Mill, Florian Vollnhals, Tor Hildebrand, Peter Suter, Mathis Hoffmann, Jonas Utz, Daniel Augsburger, Mareike Thies, Mingxuan Wu, Fabian Wagner, George Sarau, Silke Christiansen, Katharina Breininger
纳米材料表现出独特的特性,由尺寸,形状和表面特征等参数控制,这些参数严重影响了它们在整个技术,生物和环境环境中的应用和相互作用。 准确量化和理解这些材料对于推进研究和创新至关重要。 在这方面,深度学习分割网络已成为强大的工具,可以实现自动化的见解,并以精确的定量分析取代主观方法。 然而,它们的功效取决于具有代表性的注释数据集,由于纳米颗粒的昂贵成像和手动注释的劳动密集型性质,这些数据集很难获得。 为了克服这些限制,我们引入了DiffRenderGAN,这是一种新颖的生成模型,旨在产生注释合成数据。 通过将可微分渲染器集成到生成对抗网络(GAN)框架中,DiffRenderGAN优化了纹理渲染参数,以生成来自非注释的真实显微镜图像的逼真,注释的纳米颗粒图像。 这种方法减少了手动干预的需求,并通过生成多样化和现实的数据,提高了与现有合成数据方法的分割性能。 在多个离子和电子显微镜外壳上进行测试,包括二氧化钛(TiO_2),二氧化硅(SiO_2)和银纳米线(AgNW),DiffRenderGAN弥合了合成和真实数据之间的差距,推进了复杂纳米材料系统的量化和理解。
Nanomaterials exhibit distinctive properties governed by parameters such as size, shape, and surface characteristics, which critically influence their applications and interactions across technological, biological, and environmental contexts. Accurate quantification and understanding of these materials are essential for advancing research and innovation. In this regard, deep learning segmentation networks have emerged as powerful tools that enable automated insights and replace subjective method...