Prior Mask R-CNN Based on Graph Cuts Loss andSize Input for Precipitation Measurement要点

本文介绍了一种针对铝合金中金属微观组织（即沉淀物）自动测量的新型实例分割框架，称为“基于图割损失与尺寸输入的先验掩模R-CNN”（Prior Mask R-CNN）。该框架主要针对六系铝合金，旨在精确测量沉淀物的尺寸，进而揭示材料的机械性能。以下是该研究的关键信息汇总：

1. 问题背景与目标：沉淀物作为合金材料中的纳米尺度微结构，对产品的力学性能如屈服强度、抗拉强度和延展性至关重要。准确测量这些沉淀物对于材料科学研究非常关键。本文提出的方法聚焦于利用透射电子显微镜(TEM)图像中