ilastik: интерактивные инструменты машинного обучения для анализа биологических изображений
Классификация пикселей, классификация объектов, отслеживание и 3D-резка работают как интерактивные модули, которые обучаются на основе разреженных аннотаций мазков кисти, обрабатывая только ту область, которую вы видите. ilastik разрабатывается ilastik: интерактивное машинное обучение для анализа биологических изображений для биологов и микроскопистов, и он предлагает безкодовые рабочие процессы для сегментации, подсчета и отслеживания в режиме таймлапса. Приложение поддерживает TIFF, PNG, JPEG и HDF5, работает на 64-битной версии Windows и нацелено на исследователей, которым нужны результаты машинного обучения без написания кода.
Что делает ilastik и как выглядит рабочий процесс?
Приложение создает классификаторы из примеров аннотаций: вы отмечаете пиксели или объекты кистью, модель случайного леса обобщает эти метки, и вы уточняете результаты интерактивно. Основные модули включают классификацию пикселей, классификацию объектов, подсчет плотности, каскады автоконтекста и инструмент вырезания для полуаавтоматической 3D сегментации. Модели, обученные в графическом интерфейсе, могут быть применены в пакетном или безголовом режиме для обработки множества файлов.
Обрабатывает ли ilastik большие наборы данных без исчерпания памяти?
Ленивая реализация сохраняет использование памяти локальным для видимой области, поэтому программа обрабатывает только плитки, которые вы проверяете, что позволяет работать с наборами данных, превышающими оперативную память системы. Минимальные требования - это 64-битная система с 8 ГБ ОЗУ, и документация рекомендует больше памяти для больших 3D проектов или рабочих процессов автоконтекста. Пакетная обработка и безголовая работа позволяют вам перемещать обученные модели между папками без перезагрузки интерактивных представлений.
Безопасен ли ilastik и подходит ли он для непрофессионалов?
Интерфейс не требует кода и управляется визуальной обратной связью, поэтому пользователи без программных навыков могут обучать классификаторы, используя простые аннотации. Проект является открытым исходным кодом под лицензией GPL, что означает, что кодовая база и рабочие процессы могут быть исследованы и интегрированы с такими инструментами, как Fiji и CellProfiler. Продвинутые рабочие процессы, такие как каскадный автоконтекст и вырезание с использованием семян, открывают параметры, которые требуют специальных знаний, чтобы избежать неправильной сегментации.
Кто должен использовать ilastik и чего от него ожидать
ilastik подходит биологам и микроскопистам, которым нужна интерактивная сегментация и отслеживание с использованием машинного обучения без программирования, и которые работают с 2D, 3D или временными рядами изображений. Ожидайте визуального цикла обучения, который производит повторно используемые модели, и экономного по памяти ленивого исполнителя для больших файлов; планируйте выделить дополнительную оперативную память для сложного Autocontext или больших 3D-объемов. Рекомендуется.
