DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Possart, Dennis, Mill, Leonid, Vollnhals, Florian, Hildebrand, Tor, Suter, Peter, Hoffmann, Mathis, Utz, Jonas, Augsburger, Daniel, Thies, Mareike, Wu, Mingxuan, Wagner, Fabian, Sarau, George, Christiansen, Silke, Breininger, Katharina
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Materials Science Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2502.09477