論文の概要: spectrai: A deep learning framework for spectral data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07595v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 12:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 17:35:00.256466
• Title: spectrai: A deep learning framework for spectral data
• Title（参考訳）: spectrai: スペクトルデータのためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Conor C. Horgan and Mads S. Bergholt
• Abstract要約: 本稿では、スペクトルデータに基づくニューラルネットワークのトレーニングを容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークであるspectraiを紹介する。 Spectiは、多数のスペクトルデータ前処理と拡張方法、スペクトル(画像)のデノイズ化、スペクトル(画像)分類、スペクトル画像セグメンテーション、スペクトル画像超解像を含むスペクトルデータのためのニューラルネットワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning computer vision techniques have achieved many successes in recent years across numerous imaging domains. However, the application of deep learning to spectral data remains a complex task due to the need for augmentation routines, specific architectures for spectral data, and significant memory requirements. Here we present spectrai, an open-source deep learning framework designed to facilitate the training of neural networks on spectral data and enable comparison between different methods. Spectrai provides numerous built-in spectral data pre-processing and augmentation methods, neural networks for spectral data including spectral (image) denoising, spectral (image) classification, spectral image segmentation, and spectral image super-resolution. Spectrai includes both command line and graphical user interfaces (GUI) designed to guide users through model and hyperparameter decisions for a wide range of applications.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのコンピュータビジョン技術は、近年多くのイメージング領域で多くの成功を収めている。 しかしながら、スペクトルデータへのディープラーニングの適用は、拡張ルーチンの必要性、スペクトルデータのための特定のアーキテクチャ、重要なメモリ要件のため、依然として複雑なタスクである。 本稿では,スペクトルデータを用いたニューラルネットワークのトレーニングを容易にすることを目的とした,オープンソースのディープラーニングフレームワークであるspectrumiを提案する。 spectrumiは、多数のスペクトルデータの前処理と拡張方法、スペクトル(画像)デノイジング、スペクトル(画像)分類、スペクトル画像のセグメンテーション、スペクトル画像のスーパーレゾリューションを含むスペクトルデータのニューラルネットワークを提供する。 Spectraiにはコマンドラインとグラフィカルユーザインターフェース(GUI)の両方が含まれており、幅広いアプリケーションに対するモデルとハイパーパラメータの決定を通じてユーザを誘導するように設計されている。

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