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Computer vision for efficient object detection and segmentation in molecular image analysis
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AI
DOI：10.20517/jmi.2025.78.png)
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摘要
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对大量高分辨率分子图像进行图像识别、分类和分析既耗时又费力，即使对于人类专家也是如此，这归因于缺乏标准化的方法。近年来，机器学习已作为自动化图像数据分析的有力工具出现在材料科学领域。本研究中，我们开发了一种计算机视觉程序，用于高效的对象检测和实例分割，为手动分子图像分析提供了快速替代方案。通过将YOLOv9（You Only Look Once version 9）与增量学习策略和超参数优化相结合，该系统能够实现对分子对象的准确检测、分类和分割，并展现出跨多个分子类别的稳健性能和极低的遗忘率，从而支持可扩展且可更新的表面图像分析工作流程。我们预计，计算机视觉方法将在表面化学领域的图像数据分析中看到越来越多的应用。
Keyword:
YOLOv9
object detection
instance segmentation
incremental learning
surface chemistry
