Фреймворк DaCapo для быстрого обучения моделей глубокого обучения на больших изображениях

 DaCapo: An Open-Sourced Deep Learning Framework to Expedite the Training of Existing Machine Learning Approaches on Large and Near-Isotropic Image Data

“`html

DaCapo: открытая платформа глубокого обучения для ускорения обучения существующих подходов машинного обучения на больших и близких к изотропным изображениям

Точная сегментация структур, таких как клетки и органеллы, является ключевой для получения значимых биологических данных из изображений. Однако с развитием технологий изображений возникают вызовы масштабирования существующих методов машинного обучения из-за увеличения размера, размерности и сложности изображений. Это особенно заметно в объемной электронной микроскопии, такой как фокусированная ионно-лучевая сканирующая электронная микроскопия (FIB-SEM) с близкими к изотропными возможностями. Традиционные методы сегментации на основе нейронных сетей 2D все еще нуждаются в оптимизации для этих высокомерных модальностей изображений, что подчеркивает необходимость более продвинутых подходов для эффективной обработки увеличенной сложности данных.

Решение DaCapo

Исследователи из Janelia Research Campus разработали DaCapo, открытую платформу, предназначенную для масштабируемых приложений глубокого обучения, особенно для сегментации больших и сложных наборов изображений, таких как те, которые производятся FIB-SEM. Модульная конструкция DaCapo позволяет настраивать ее под различные потребности, такие как 2D или 3D сегментация, изотропные или анизотропные данные, а также различные архитектуры нейронных сетей. Она поддерживает блочное распределенное развертывание на локальных, кластерных или облачных инфраструктурах, что делает ее адаптивной к различным вычислительным средам. DaCapo направлена на улучшение доступности сегментации изображений большого масштаба и приглашает к сотрудничеству сообщество.

DaCapo упрощает процесс обучения моделей глубокого обучения, управляя загрузкой данных, аугментацией, расчетом потерь и оптимизацией параметров. Пользователи могут легко назначать подмножества данных для обучения или валидации, используя файл CSV. DaCapo обрабатывает контрольные точки модели и выполняет параметрические сканирования для постобработки, оценивая метрики производительности, такие как F1-оценка, индекс Жаккара и вариация информации. Он также предлагает гибкость в спецификации задач, позволяя пользователям переключаться между задачами сегментации и целями прогнозирования с минимальными изменениями кода. Эта модульная конструкция обеспечивает легкую настройку и масштабируемость в различных вычислительных средах, улучшая эффективность обучения и развертывания моделей.

DaCapo – это комплексная платформа, предназначенная для обучения и развертывания моделей глубокого обучения, особенно для сегментации биологических изображений большого масштаба. Она включает предварительно построенные архитектуры моделей, такие как 2D и 3D UNets, и поддерживает интеграцию пользовательских или предварительно обученных моделей. Она также предоставляет доступ к предварительно обученным сетям от команды проекта COSEM, которые полезны для сегментации клеток и субклеточных структур на изображениях FIB-SEM. Пользователи могут загружать и настраивать эти модели для конкретных наборов данных, а в будущем ожидается добавление моделей, таких как CellMap, в предложения DaCapo. Платформа призывает сообщество вносить вклад в расширение ее репозитория моделей.

Для обработки наборов данных петабайтного масштаба DaCapo использует блочное вывод и постобработку, используя инструменты, такие как Daisy и фрагментированные форматы файлов (например, Zarr-V2 и N5), чтобы эффективно обрабатывать большие объемы данных. Этот подход устраняет краевые артефакты и позволяет бесшовную параллелизацию как семантических, так и инстансных задач сегментации. Пользователи также могут создавать пользовательские сценарии для настраиваемой постобработки без специальных знаний в области параллелизации или фрагментированных форматов. Примером реализации является использование Empanada для сегментации митохондрий в больших объемах изображений, демонстрируя универсальность и масштабируемость платформы.

Конфигурация контекста вычислений DaCapo предлагает гибкость в управлении операциями на локальных узлах, распределенных кластерах или облачных средах. Она поддерживает ряд вариантов хранения и вычислительных сред, а простое развертывание облегчается образом Docker для облачных ресурсов, таких как AWS. Платформа постоянно развивается, с планами улучшения пользовательского интерфейса, расширения репозитория предварительно обученных моделей и улучшения масштабируемости. Команда DaCapo приглашает сообщество принять участие в ее дальнейшем развитии, нацеленном на продвижение области анализа биологических изображений.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…