論文の概要: Res-CR-Net, a residual network with a novel architecture optimized for the semantic segmentation of microscopy images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08246v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 21:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:32:18.540698
• Title: Res-CR-Net, a residual network with a novel architecture optimized for the semantic segmentation of microscopy images
• Title（参考訳）: res-cr-net : 顕微鏡画像のセマンティクスセグメンテーションに最適化した新しいアーキテクチャを持つ残差ネットワーク
• Authors: Hassan Abdallah, Asiri Liyanaarachchi, Maranda Saigh, Samantha Silvers, Suzan Arslanturk, Douglas J. Taatjes, Lars Larsson, Bhanu P. Jena, Domenico L. Gatti
• Abstract要約: Res-CR-NetはDeep Neural Network(DNN)の一種で、異なるダイレーションレートの分離可能なアトラス畳み込みの束または畳み込みLSTMを持つ残効ブロックを特徴とする。 各残余ブロックで使用されるフィルタの数とブロック数だけが、様々な顕微鏡画像のネットワークトレーニングを最適化するために修正する必要がある唯一のハイパーパラメータである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5363346028859919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNN) have been widely used to carry out segmentation tasks in both electron and light microscopy. Most DNNs developed for this purpose are based on some variation of the encoder-decoder type U-Net architecture, in combination with residual blocks to increase ease of training and resilience to gradient degradation. Here we introduce Res-CR-Net, a type of DNN that features residual blocks with either a bundle of separable atrous convolutions with different dilation rates or a convolutional LSTM. The number of filters used in each residual block and the number of blocks are the only hyperparameters that need to be modified in order to optimize the network training for a variety of different microscopy images.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、電子と光の両方の顕微鏡でセグメンテーションタスクを実行するために広く使われている。 この目的のために開発されたほとんどのDNNは、エンコーダデコーダ型U-Netアーキテクチャのいくつかのバリエーションに基づいており、トレーニングの容易さと劣化に対するレジリエンスを高めるために残留ブロックと組み合わせている。 本稿では,dnnの一種であるres-cr-net(res-cr-net)について紹介する。 各残留ブロックで使用されるフィルタの数とブロックの数は、様々な顕微鏡画像のネットワークトレーニングを最適化するために修正する必要がある唯一のハイパーパラメータである。

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