DLSIA：面向科学图像分析的深度学习库
计算机视觉与模式识别
2023-08-29 v2 机器学习
高能物理 - 实验
摘要
我们推出 DLSIA（Deep Learning for Scientific Image Analysis，面向科学图像分析的深度学习），一个基于 Python 的机器学习库，为来自不同科学领域的科学家与研究者提供一系列可定制的卷积神经网络（CNN）架构，以用于图像分析中的多种任务，可供下游数据处理或实验闭环计算场景使用。DLSIA 具备易用的架构，如自编码器、可调 U-Net 以及参数精简的混合尺度密集网络（MSDNets）。此外，我们引入了稀疏混合尺度网络（SMSNets），其通过随机图与稀疏连接生成。随着实验数据在规模与复杂度上的持续增长，DLSIA 提供了便捷的 CNN 构建方式并抽象化了 CNN 的复杂性，使科学家能够量身定制其机器学习方法、加速发现、促进跨学科合作，并推动科学图像分析研究的发展。
引用
@article{arxiv.2308.02559,
title = {DLSIA: Deep Learning for Scientific Image Analysis},
author = {Eric J Roberts and Tanny Chavez and Alexander Hexemer and Petrus H. Zwart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02559},
year = {2023}
}
备注
10 pages, two column, 9 figures, 1 Supplementary section