A deep learning approach for semantic segmentation of unbalanced data in electron tomography of catalytic materials. | Sci Rep;12(1): 16267, 2022 Sep 28. | MEDLINE

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A deep learning approach for semantic segmentation of unbalanced data in electron tomography of catalytic materials.

Genc, Arda; Kovarik, Libor; Fraser, Hamish L.

Afiliación

Genc A; Center for the Accelerated Maturation of Materials, Department of Materials Science and Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA.
Kovarik L; Materials Department, University of California Santa Barbara, Santa Barbara, CA, USA.
Fraser HL; Institute for Integrated Catalysis, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA. libor.kovarik@pnnl.gov.

Sci Rep ; 12(1): 16267, 2022 Sep 28.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36171204

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sci Rep Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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