STM图像分割数据稀缺性解决方案数据集

数据集概述

该数据集为机器学习提供扫描隧道显微镜（STM）数据，包含硅、锗、二氧化钛等材料表面缺陷的小尺寸图像裁剪样本，以及部分材料的缺陷/非缺陷二分类分割图像，用于解决STM图像分割任务中的数据稀缺问题。

文件详解

• 文件名称: Data.zip
• 文件格式: ZIP压缩包（.zip）
• 文件内容: 压缩包内包含两类STM图像数据，一是Si(001)、Si(001)-H-AsH3、Ge(001)-AsH3、TiO2材料表面缺陷的小尺寸裁剪图像；二是Si(001)-H-AsH3、Ge(001)-AsH3、TiO2的二分类分割图像（类别为缺陷或非缺陷）。

适用场景

• 材料科学机器学习研究：用于训练和测试STM图像缺陷分割的机器学习模型
• 计算机视觉算法开发：针对小样本数据场景，优化图像分割算法性能
• 纳米材料表征研究：分析不同材料表面缺陷的STM图像特征与分类方法
• 数据增强技术验证：探索解决STM图像分割任务中数据稀缺问题的技术方案