論文の概要: DLSIA: Deep Learning for Scientific Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02559v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 21:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 00:47:47.339384
• Title: DLSIA: Deep Learning for Scientific Image Analysis
• Title（参考訳）: DLSIA:科学画像解析のためのディープラーニング
• Authors: Eric J Roberts, Tanny Chavez, Alexander Hexemer, Petrus H. Zwart
• Abstract要約: DLSIAはPythonベースの機械学習ライブラリで、さまざまな科学的領域にまたがって、さまざまなカスタマイズ可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを持つ科学者や研究者に権限を与える。 DLSIAは、オートエンコーダ、チューニング可能なU-Net、パラメータリーン混合スケールネットワーク(MSDNets)などの使いやすいアーキテクチャを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.23390833353625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce DLSIA (Deep Learning for Scientific Image Analysis), a Python-based machine learning library that empowers scientists and researchers across diverse scientific domains with a range of customizable convolutional neural network (CNN) architectures for a wide variety of tasks in image analysis to be used in downstream data processing, or for experiment-in-the-loop computing scenarios. DLSIA features easy-to-use architectures such as autoencoders, tunable U-Nets, and parameter-lean mixed-scale dense networks (MSDNets). Additionally, we introduce sparse mixed-scale networks (SMSNets), generated using random graphs and sparse connections. As experimental data continues to grow in scale and complexity, DLSIA provides accessible CNN construction and abstracts CNN complexities, allowing scientists to tailor their machine learning approaches, accelerate discoveries, foster interdisciplinary collaboration, and advance research in scientific image analysis.
• Abstract（参考訳）: dlsia(deep learning for scientific image analysis)というpythonベースの機械学習ライブラリを導入することで、さまざまな科学領域の科学者や研究者が、さまざまなカスタマイズ可能な畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャを使用して、ダウンストリームデータ処理や実験・イン・ザ・ループコンピューティングのシナリオで使用される画像解析のさまざまなタスクを可能にする。 DLSIAは、オートエンコーダ、チューニング可能なU-Net、パラメータリーン混合スケールネットワーク(MSDNets)などの使いやすいアーキテクチャを備えている。 さらに,ランダムグラフとスパース接続を用いて生成するsparse mixed-scale network (smsnets)を導入する。 実験データの規模と複雑さが拡大するにつれて、dlsiaはcnnの構築とcnnの複雑さを抽象化し、科学者が機械学習のアプローチを調整し、発見を加速し、学際的なコラボレーションを育み、科学的画像分析の研究を進めることができる。

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