論文の概要: {\mu}Split: efficient image decomposition for microscopy data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12872v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 10:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:37:56.526922
• Title: {\mu}Split: efficient image decomposition for microscopy data
• Title（参考訳）: 顕微鏡データの効率的な画像分解
• Authors: Ashesh, Alexander Krull, Moises Di Sante, Francesco Silvio Pasqualini, Florian Jug
• Abstract要約: 我々は、蛍光顕微鏡画像の文脈において、訓練された画像分解のための専用のアプローチであるuSplitを提案する。 トレーニング中に大きなイメージパッチを使用すると,通常のディープアーキテクチャによる最良の結果が得られることが分かり,メモリ消費が性能向上の限界要因となる。 我々は、強力なネットワークをトレーニングするためのメモリ効率のよいメモリ・コンテクスト・ライゼーション(LC)を導入し、LCが目前にあるタスクの一貫性と大幅な改善をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.35378966724957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present uSplit, a dedicated approach for trained image decomposition in the context of fluorescence microscopy images. We find that best results using regular deep architectures are achieved when large image patches are used during training, making memory consumption the limiting factor to further improving performance. We therefore introduce lateral contextualization (LC), a memory efficient way to train powerful networks and show that LC leads to consistent and significant improvements on the task at hand. We integrate LC with U-Nets, Hierarchical AEs, and Hierarchical VAEs, for which we formulate a modified ELBO loss. Additionally, LC enables training deeper hierarchical models than otherwise possible and, interestingly, helps to reduce tiling artefacts that are inherently impossible to avoid when using tiled VAE predictions. We apply uSplit to five decomposition tasks, one on a synthetic dataset, four others derived from real microscopy data. LC achieves SOTA results (average improvements to the best baseline of 2.36 dB PSNR), while simultaneously requiring considerably less GPU memory.
• Abstract（参考訳）: 蛍光顕微鏡画像の文脈における画像分解を専門とするusplitを提案する。 トレーニング中に大きなイメージパッチを使用すると,通常のディープアーキテクチャによる最良の結果が得られることが分かり,メモリ消費が性能向上の限界要因となる。 そこで我々は、強力なネットワークをトレーニングするためのメモリ効率のよいメモリ・コンテクスト・ライゼーション(LC)を導入し、LCがタスクの一貫性と大幅な改善をもたらすことを示す。 LCをU-Net、階層型AE、階層型VAEと統合し、改良されたELBO損失を定式化する。 さらにLCは、他の可能性よりも深い階層モデルのトレーニングを可能にし、興味深いことに、タイル付きVAE予測を使用する場合、本質的に避けられないティアリングアーチファクトを減らすのに役立ちます。 usplitを合成データセット上の5つの分解タスクに適用し,その他4つを実顕微鏡データから導出する。 LCはSOTA結果(平均2.36dB PSNRのベースラインの改善)を達成し、同時にGPUメモリをかなり少なくする。

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