Fugu-MT 論文翻訳(概要): DaCapo: a modular deep learning framework for scalable 3D image segmentation

論文の概要: DaCapo: a modular deep learning framework for scalable 3D image segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02834v1
Date: Mon, 5 Aug 2024 21:11:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-07 15:28:57.206451
Title: DaCapo: a modular deep learning framework for scalable 3D image segmentation
Title（参考訳）: DaCapo:スケーラブルな3D画像セグメンテーションのためのモジュール型ディープラーニングフレームワーク
Authors: William Patton, Jeff L. Rhoades, Marwan Zouinkhi, David G. Ackerman, Caroline Malin-Mayor, Diane Adjavon, Larissa Heinrich, Davis Bennett, Yurii Zubov, CellMap Project Team, Aubrey V. Weigel, Jan Funke,
Abstract要約: DaCapoは、大規模でほぼ等方的な画像データに対する既存の機械学習アプローチのトレーニングと適用を迅速化するために設計された、特殊なディープラーニングライブラリである。我々は,大規模な等方的イメージセグメンテーションへのアクセスを改善する可能性について論じ,コミュニティにこのオープンソースイニシアチブを探求し,貢献するよう依頼する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0772510345023054
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: DaCapo is a specialized deep learning library tailored to expedite the training and application of existing machine learning approaches on large, near-isotropic image data. In this correspondence, we introduce DaCapo's unique features optimized for this specific domain, highlighting its modular structure, efficient experiment management tools, and scalable deployment capabilities. We discuss its potential to improve access to large-scale, isotropic image segmentation and invite the community to explore and contribute to this open-source initiative.
Abstract（参考訳）: DaCapoは、大規模でほぼ等方的な画像データに対する既存の機械学習アプローチのトレーニングと適用を迅速化するために設計された、特殊なディープラーニングライブラリである。この対応では、特定のドメインに最適化されたDaCapoのユニークな機能を紹介し、モジュール構造、効率的な実験管理ツール、スケーラブルなデプロイメント機能を強調します。我々は,大規模な等方的イメージセグメンテーションへのアクセスを改善する可能性について論じ,コミュニティにこのオープンソースイニシアチブを探求し,貢献するよう依頼する。

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