Performance Evaluation of Image Super-Resolution for Cavity Detection in Irradiated Materials
Notice bibliographique
Résumé
Radiation-induced swelling in structural materials is a significant challenge for the safe operation of nuclear power plants. One of the promising solutions to accelerate the understanding of swelling is the development of machine learning tools for accelerated characterization of irradiated microstructures, focusing on cavities which contribute to a materials swelling response. In this paper, we examine an object detection model for cavities, YOLOv8, for cavity detection using the datasets from the Canadian Nuclear Laboratory (CNL) and Nuclear Oriented Materials & Examination (NOME). Specifically, we explored the use of Image Super-Resolution (ISR) techniques to enhance the detection performance either in the underfocused or overfocused condition for improved small cavity detection. The overall F1-score increase of 6.8% via ISR, highlights the effectiveness of ISR techniques in enhancing the model’s performance in detecting irradiation-induced cavities across all modalities. Furthermore, this study presents a comparative evaluation of YOLOv8 and Faster R-CNN, discussing their detection trade-offs and suitability for different imaging conditions. In addition to evaluating overall detection accuracy, this work assesses the impact of ISR on both models’ precision and recall for cavity detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».