論文の概要: Deep-learning in the bioimaging wild: Handling ambiguous data with deepflash2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06693v1
• Date: Fri, 12 Nov 2021 12:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-15 14:14:36.345675
• Title: Deep-learning in the bioimaging wild: Handling ambiguous data with deepflash2
• Title（参考訳）: バイオイメージングワイルドにおけるディープラーニング: deepflash2で曖昧なデータを扱う
• Authors: Matthias Griebel, Dennis Segebarth, Nikolai Stein, Nina Schukraft, Philip Tovote, Robert Blum, Christoph M. Flath
• Abstract要約: Deepflash2は、不明瞭なバイオイメージングの客観的かつ信頼性の高いセグメンテーションを促進するソリューションである。 このツールは使いやすくグラフィカルなユーザインターフェースに埋め込まれており、セマンティックとインスタンスセグメンテーションのための最高のクラス予測パフォーマンスを提供する。
• 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: We present deepflash2, a deep learning solution that facilitates the objective and reliable segmentation of ambiguous bioimages through multi-expert annotations and integrated quality assurance. Thereby, deepflash2 addresses typical challenges that arise during training, evaluation, and application of deep learning models in bioimaging. The tool is embedded in an easy-to-use graphical user interface and offers best-in-class predictive performance for semantic and instance segmentation under economical usage of computational resources.
• Abstract（参考訳）: 我々は,マルチエキスパートアノテーションと統合品質保証を通じて,曖昧なバイオイメージの客観的かつ信頼性の高いセグメンテーションを容易にするディープラーニングソリューションであるDeepflash2を提案する。 これにより、deepflash2は、生体イメージングにおけるディープラーニングモデルのトレーニング、評価、および応用中に生じる典型的な課題に対処する。 このツールは使い易いグラフィカルなユーザインタフェースに埋め込まれており、セマンティックなセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションのためのクラス最高の予測性能を、計算資源の経済的利用下で提供する。

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