«`html
DaCapo: Решение для ускорения обучения методов машинного обучения на больших и изотропных изображениях
Точное сегментирование структур, таких как клетки и органеллы, является важным для получения значимых биологических данных из изображений. Однако с развитием технологий изображений возникают вызовы масштабирования существующих методов машинного обучения из-за увеличения размеров, размерности и сложности изображений. Это особенно заметно в объемной электронной микроскопии, такой как фокусированная ионно-лучевая сканирующая электронная микроскопия (FIB-SEM) с близкими к изотропным возможностями. Традиционные 2D методы сегментации на основе нейронных сетей все еще требуют оптимизации для этих высокоразмерных модальностей изображений, что подчеркивает необходимость более продвинутых подходов для эффективной обработки увеличенной сложности данных.
Практические решения:
1. Использование DaCapo для сегментации больших и сложных изображений, производимых FIB-SEM.
2. Поддержка блочного распределенного развертывания на локальных, кластерных или облачных инфраструктурах.
3. Упрощение процесса обучения моделей глубокого обучения с помощью управления загрузкой данных, аугментации, расчета потерь и оптимизации параметров.
Значение:
DaCapo упрощает процесс обучения и развертывания моделей глубокого обучения, особенно для сегментации биологических изображений большого масштаба.
Он включает предварительно построенные архитектуры моделей, такие как 2D и 3D UNets, и поддерживает интеграцию пользовательски обученных или предварительно обученных моделей.
Платформа призывает сообщество внести свой вклад в расширение своего репозитория моделей.
Для обработки петабайтных наборов данных, DaCapo использует блочное вывод и постобработку, используя инструменты, такие как Daisy и форматы файлов с фрагментацией (например, Zarr-V2 и N5), для эффективной обработки больших объемов данных.
«`
