Fugu-MT 論文翻訳(概要): BioImageLoader: Easy Handling of Bioimage Datasets for Machine Learning

論文の概要: BioImageLoader: Easy Handling of Bioimage Datasets for Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02158v1
Date: Thu, 2 Mar 2023 13:35:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-07 21:18:21.134753
Title: BioImageLoader: Easy Handling of Bioimage Datasets for Machine Learning
Title（参考訳）: BioImageLoader: 機械学習のためのバイオイメージデータセットの取り扱いを容易にする
Authors: Seongbin Lim, Xingjian Zhang, Emmanuel Beaurepaire and Anatole Chessel
Abstract要約: BioImageLoader(BIL)は、機械学習アプリケーションのためのバイオイメージデータセットを処理するピソンライブラリである。 BILは、多数の多様なバイオイメージを統一インターフェースでラップして、画像拡張を容易に実行し、バッチロードしようとする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.491109220586182
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: BioImageLoader (BIL) is a python library that handles bioimage datasets for machine learning applications, easing simple workflows and enabling complex ones. BIL attempts to wrap the numerous and varied bioimages datasets in unified interfaces, to easily concatenate, perform image augmentation, and batch-load them. By acting at a per experimental dataset level, it enables both a high level of customization and a comparison across experiments. Here we present the library and show some application it enables, including retraining published deep learning architectures and evaluating their versatility in a leave-one-dataset-out fashion.
Abstract（参考訳）: BioImageLoader(BIL)は、機械学習アプリケーションのためのバイオイメージデータセットを処理し、シンプルなワークフローを緩和し、複雑なものを可能にするピソンライブラリである。 BILは、多数の多様なバイオイメージングデータセットを統一インターフェースでラップし、容易に結合し、画像拡張を実行し、バッチロードしようとする。実験データセット単位のレベルで動作することにより、高いレベルのカスタマイズと実験間の比較が可能になる。ここではライブラリを提示し、発行されたディープラーニングアーキテクチャの再トレーニングや、その汎用性の評価など、利用可能ないくつかのアプリケーションを示す。

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