为了自动从科学论文中获取重要数据，美国国家标准与技术研究所(NIST)的计算机科学家研发了一种方法，可以精确地检测图像数据中密集、低质量的小几何物体，如三角形。NIST的该款模型采用神经网络法来探测模式，也可用于现代生活的多种应用中。

NIST的神经网络模型可在一组确定的测试图像中捕获97%的目标物体，将物体的中心定位于人工选择的几个像素内。

NIST计算机科学家AdelePeskin解释表示：“该项目的目的是恢复期刊文章中丢失的数据。但是对小型、密集型物体进行探测的研究还有很多其他应用。目前，图像分析、自动驾驶汽车、机器检查等领域都会利用物体探测技术，因为此种小型、密集型物体特别难以定位和分隔开。”

研究人员从20世纪初期的期刊文章中获取数据，通常结果会仅以图形形式呈现，而且有些是手工绘制的，扫描或复印会让图形分辨率变差。研究人员希望提取数据点的位置，以恢复原始数据，以便进行进一步分析。到目前为止，此类数据都是人工提取的。

NIST研究人员采用了最初由德国研究人员研发，用于分析生物医学图像的网络架构U-Net，首先将图像的尺寸压缩，减少空间信息，然后添加特征和上下文信息层，以获取精确、高分辨率的结果。

该网络的最佳性能可让其定位目标中心的准确率达97%，使研究人员足以利用神经网络从更新版的期刊论文中恢复数据。

虽然目前NIST的研究人员没有计划进行后续研究，但是表示，该神经网络绝对可以用于解决其他图像分析问题。