关于计算机视觉在材料图像中的表征主要应用有如下方面：
- 图像分类
- 自动调整实验图像参数
- 语义分割
- 超分辨率成像
- 对象识别、定位与跟踪
图像分类
图像的分类和回归其实可以一起来分析，这两种方法在DL的训练过程中，我们只需要把注意力放在输出上。分类的输出是离散的，回归的输出是连续的。
这篇应用DL和迁移学习来自动分来不同材料的SEM图像中就完整的提出了SEM图像分类的过程。其中最值得学习的地方就是-----迁移学习。
（简单来说迁移学习就是利用已存在的函数模型，通过新的输入数据再次训练，像人脑一样，我们每次解决一个问题的时候，下次遇到类似的问题，总会借鉴上一次的方法）。
本文在SEM数据集上应用迁移学习的方法主要步骤：
- 通过SEM数据集的新输入参数，重新训练网络的softmax和全连接层，并使用Inception-V3进行特征提取
- 使用各个模型进行精度比较
- 分类完成后进行评价
【深度学习|DL在材料化学中（基于图像模型）的应用】通过ML自动分析电子衍射图案参数
文章图片
使用CNN，自动分析图像中心位置，旋转角度，倾斜角度等参数
对象实体识别，定位与跟踪
本文提到了利用深度全卷积神经网络探测原子是否存在，并预测其原子柱（列），对原子排列进行分析，并得出是何种结构导致晶体材料的缺陷的表征
文章图片
一张或者多张的TEM图像通过CNN后分出背景图，1-5的原子序高，并输出为1-6的概率图并解释。
语义分割
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