합성 이미지를 사용한 머신 러닝 모델 트레이닝

• Main Authors: KOWALSKI MICHAEL, HEGDE ARJUN, RILEY IAN, HE LI, VENKATARAMAN SANKAR
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 30.10.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

합성 결함 이미지를 사용하여 머신 러닝 모델을 트레이닝하는 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 시스템은 하나 이상의 컴퓨터 서브시스템에 의해 실행되는 하나 이상의 컴포넌트를 포함한다. 하나 이상의 컴포넌트는 시편에 대한 하나 이상의 이미지 및 이미지 편집 도구를 사용자에게 디스플레이하고, 이미지 편집 도구 중 하나 이상을 사용하여 이미지 중 적어도 하나에 대한 하나 이상의 변경을 포함하는 입력을 사용자로부터 수신하도록 구성된 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI)를 포함한다. 컴포넌트(들)는 또한 변경(들)을 적어도 하나의 이미지에 적용하여 적어도 하나의 수정된 이미지를 생성하고 적어도 하나의 수정된 이미지를 트레이닝 세트에 저장하도록 구성된 이미지 프로세싱 모듈을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템(들)은, 적어도 하나의 수정된 이미지가 저장되는 트레이닝 세트를 사용해 머신 러닝 모델을 트레이닝하도록 구성된다. Methods and systems for training a machine learning model using synthetic defect images are provided. One system includes one or more components executed by one or more computer subsystems. The one or more components include a graphical user interface (GUI) configured for displaying one or more images for a specimen and image editing tools to a user and for receiving input from the user that includes one or more alterations to at least one of the images using one or more of the image editing tools. The component(s) also include an image processing module configured for applying the alteration(s) to the at least one image thereby generating at least one modified image and storing the at least one modified image in a training set. The computer subsystem(s) are configured for training a machine learning model with the training set in which the at least one modified image is stored.