論文の概要: Deep neural networks approach to microbial colony detection -- a comparative analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10103v2
• Date: Tue, 24 Aug 2021 14:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 10:58:57.133302
• Title: Deep neural networks approach to microbial colony detection -- a comparative analysis
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによる微生物コロニー検出法 -比較解析-
• Authors: Sylwia Majchrowska, Jaros{\l}aw Paw{\l}owski, Natalia Czerep, Aleksander G\'orecki, Jakub Kuci\'nski, and Tomasz Golan
• Abstract要約: 本稿では,AGARデータセットを用いた3つの深層学習手法の性能について検討する。 得られた結果は将来の実験のベンチマークとして機能するかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counting microbial colonies is a fundamental task in microbiology and has many applications in numerous industry branches. Despite this, current studies towards automatic microbial counting using artificial intelligence are hardly comparable due to the lack of unified methodology and the availability of large datasets. The recently introduced AGAR dataset is the answer to the second need, but the research carried out is still not exhaustive. To tackle this problem, we compared the performance of three well-known deep learning approaches for object detection on the AGAR dataset, namely two-stage, one-stage and transformer based neural networks. The achieved results may serve as a benchmark for future experiments.
• Abstract（参考訳）: 微生物コロニーの計数は微生物学の基本的な課題であり、多くの産業分野に応用されている。 それにもかかわらず、人工知能を用いた自動微生物計数に関する最近の研究は、統一された方法論の欠如と大規模なデータセットの可用性のため、ほとんど比較できない。 最近導入されたagarデータセットは、第2のニーズへの答えだが、研究はまだ不十分である。 この問題に対処するため,AGARデータセット上での3つのよく知られたディープラーニング手法,すなわち2段階,1段階,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークの性能を比較した。 得られた結果は将来の実験のベンチマークとして機能するかもしれない。

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