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

  • 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…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…