論文の概要: CellTypeGraph: A New Geometric Computer Vision Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08166v1
• Date: Tue, 17 May 2022 08:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 21:14:43.039829
• Title: CellTypeGraph: A New Geometric Computer Vision Benchmark
• Title（参考訳）: CellTypeGraph:新しい幾何学的コンピュータビジョンベンチマーク
• Authors: Lorenzo Cerrone, Athul Vijayan, Tejasvinee Mody, Kay Schneitz, Fred A. Hamprecht
• Abstract要約: 器官内の全ての細胞を分類することは、植物の発生生物学から問題となる。 ここでは、この問題をジオレファレンスグラフのノード分類のための新しいベンチマークに抽象化する。 新しい幾何学的学習法の便利なテストを可能にするため、PyTorchデータローダとしてシロイヌナズナ卵子のベンチマークが利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.624643581968986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classifying all cells in an organ is a relevant and difficult problem from plant developmental biology. We here abstract the problem into a new benchmark for node classification in a geo-referenced graph. Solving it requires learning the spatial layout of the organ including symmetries. To allow the convenient testing of new geometrical learning methods, the benchmark of Arabidopsis thaliana ovules is made available as a PyTorch data loader, along with a large number of precomputed features. Finally, we benchmark eight recent graph neural network architectures, finding that DeeperGCN currently works best on this problem.
• Abstract（参考訳）: 器官内の全ての細胞を分類することは、植物の発生生物学から問題となる。 ここでは、問題をジオリファレンスグラフのノード分類のための新しいベンチマークに抽象化する。 解決には、対称性を含む臓器の空間配置を学ぶ必要がある。 新しい幾何学的学習手法の便利なテストを可能にするため、シロイヌナズナ卵子のベンチマークをPyTorchデータローダとして利用でき、多くの事前計算機能を備えている。 最後に、最新の8つのグラフニューラルネットワークアーキテクチャをベンチマークし、DeeperGCNがこの問題に最も適していることを発見した。

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