Semantic segmentation of ARPES spectra for electronic dispersion visualization

Анотація

Розглянуто задачу візуалізації електронної дисперсії, для спектрів отриманих методом фотоемісійної спектроскопії з кутовим розділенням, як задачу семантичної сегментації. Мета полягала у віднесенні кожного пікселя зображення до одного з двох можливих класів. Перший клас — пікселі електронної дисперсії, а інший — «фон» (уширення, спотворення дисперсії внаслідок внутрішніх та зовнішніх факторів, шуми та вплив апаратної функції). Для розв’язання цієї задачі використовувались моделі U-Net та DeepLABV3. Обидві моделі були використані для обробки експериментально отриманих спектрів та показали ефективність у візуалізації електронної дисперсії без необхідності додаткового контролю та попередньої обробки. Мережа DeepLab ефективно визначає слабкі зони, але схильна до додавання артефактів та має проблеми зі спектрами з високим рівнем шумів. На противагу цьому, U-Net менш ефективна у виявленні слабких зон, але більш стійка до шумів та не додає артефакти.