論文の概要: Eisen: a python package for solid deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02747v1
- Date: Wed, 18 Mar 2020 14:07:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 13:18:26.402472
- Title: Eisen: a python package for solid deep learning
- Title（参考訳）: eisen: 堅固なディープラーニングのためのpythonパッケージ
- Authors: Frank Mancolo
- Abstract要約: Eisenはオープンソースのpythonパッケージで、ディープラーニングの実装を簡単にする。
医用画像解析やコンピュータビジョンのタスクに特化している。
PyTorchエコシステムに属する他のパッケージと同じアーキテクチャに従っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Eisen is an open source python package making the implementation of deep
learning methods easy. It is specifically tailored to medical image analysis
and computer vision tasks, but its flexibility allows extension to any
application. Eisen is based on PyTorch and it follows the same architecture of
other packages belonging to the PyTorch ecosystem. This simplifies its use and
allows it to be compatible with modules provided by other packages. Eisen
implements multiple dataset loading methods, I/O for various data formats, data
manipulation and transformation, full implementation of training, validation
and test loops, implementation of losses and network architectures, automatic
export of training artifacts, summaries and logs, visual experiment building,
command line interface and more. Furthermore, it is open to user contributions
by the community. Documentation, examples and code can be downloaded from
http://eisen.ai.
- Abstract（参考訳）: eisenは、ディープラーニングメソッドの実装を簡単にするオープンソースのpythonパッケージである。
医用画像解析やコンピュータビジョンタスクに特化しているが、柔軟性によって任意のアプリケーションへの拡張が可能になる。
EisenはPyTorchをベースにしており、PyTorchエコシステムに属する他のパッケージと同じアーキテクチャに従っている。
これにより使用が簡単になり、他のパッケージが提供するモジュールと互換性がある。
eisenは、複数のデータセットローディングメソッド、さまざまなデータフォーマットのためのi/o、データ操作と変換、トレーニング、検証とテストループの完全な実装、損失とネットワークアーキテクチャの実装、トレーニングアーティファクトの自動エクスポート、サマリーとログ、ビジュアル実験構築、コマンドラインインターフェースなどを実装している。
さらに,コミュニティによるユーザコントリビューションも公開されている。
ドキュメント、例、コードはhttp://eisen.ai.comからダウンロードできる。
関連論文リスト
- Comgra: A Tool for Analyzing and Debugging Neural Networks [35.89730807984949]
PyTorchで使用するオープンソースのpythonライブラリであるcomgraを紹介します。
Comgraはモデルの内部アクティベーションに関するデータを抽出し、GUIで整理する。
要約統計と個々のデータポイントの両方を示し、トレーニングの初期段階と後期を比較し、関心のある個々のサンプルに注目し、ネットワークを通しての勾配の流れを可視化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T14:57:23Z) - pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via
Interventions [79.72930339711478]
$textbfpyvene$は、さまざまなPyTorchモジュールに対するカスタマイズ可能な介入をサポートするオープンソースライブラリである。
私たちは、$textbfpyvene$が、ニューラルモデルへの介入を実行し、他のモデルとインターバルされたモデルを共有するための統一されたフレームワークを提供する方法を示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T16:46:54Z) - scikit-fda: A Python Package for Functional Data Analysis [0.0]
scikit-fdaは、関数型データ分析(FDA)のためのPythonパッケージである
関数データの表現、前処理、探索分析のための包括的なツールセットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-04T16:34:03Z) - Torchhd: An Open Source Python Library to Support Research on
Hyperdimensional Computing and Vector Symbolic Architectures [99.70485761868193]
我々はHD/VSA用の高性能オープンソースPythonライブラリであるTorchhdを紹介する。
Torchhdは、HD/VSAをよりアクセスしやすくし、さらなる研究とアプリケーション開発のための効率的な基盤となることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-18T20:34:25Z) - DADApy: Distance-based Analysis of DAta-manifolds in Python [51.37841707191944]
DADApyは、高次元データの分析と特徴付けのためのピソンソフトウェアパッケージである。
固有次元と確率密度を推定し、密度に基づくクラスタリングを行い、異なる距離メトリクスを比較する方法を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T08:41:59Z) - PyTorchVideo: A Deep Learning Library for Video Understanding [71.89124881732015]
PyTorchVideoは、ビデオ理解タスクのためのオープンソースのディープラーニングライブラリである。
マルチモーダルデータローディング、変換、モデルを含む、ビデオ理解ツールのフルスタックをカバーする。
ライブラリはPyTorchをベースにしており、任意のトレーニングフレームワークで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T18:59:58Z) - pymia: A Python package for data handling and evaluation in deep
learning-based medical image analysis [0.9176056742068814]
pymiaは、医療画像解析におけるデータ処理と評価のためのオープンソースのPythonパッケージである。
このパッケージは非常に柔軟で、高速なプロトタイピングを可能にし、データハンドリングルーチンの実装の負担を軽減する。
ピミアは、セグメンテーション、再構成、回帰のための様々な研究プロジェクトでうまく使われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-07T20:25:52Z) - TorchKGE: Knowledge Graph Embedding in Python and PyTorch [0.0]
TorchKGEは、PyTorchのみに依存する知識グラフ(KG)組み込みのためのPythonモジュールである。
KGデータ構造、単純なモデルインターフェース、ネガティブサンプリングとモデル評価のためのモジュールを備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-07T09:21:34Z) - mvlearn: Multiview Machine Learning in Python [103.55817158943866]
mvlearnは、主要なマルチビュー機械学習メソッドを実装するPythonライブラリである。
パッケージはPython Package Index(PyPI)とcondaパッケージマネージャからインストールできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T02:35:35Z) - TorchIO: A Python library for efficient loading, preprocessing,
augmentation and patch-based sampling of medical images in deep learning [68.8204255655161]
我々はTorchIOというオープンソースのPythonライブラリを紹介し、ディープラーニングのための医療画像の効率的なロード、前処理、拡張、パッチベースのサンプリングを可能にする。
TorchIOはPyTorchのスタイルに従い、標準的な医用画像処理ライブラリを統合して、ニューラルネットワークのトレーニング中に画像を効率的に処理する。
Pythonを使わずに、画像ファイルに変換を適用できるコマンドラインインターフェースが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T13:36:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。