Notice
Deep learning pour la segmentation au cours du temps des images en lumière transmise
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Descriptif
Présentation Julien Clauzel (julien.clauzel@inserm.fr)
ToNIC (Toulouse NeuroImaging Center)
Thème
Documentation
Liens utiles
Modèle U-Net :
- Une forme simple et efficace du modèle: https://github.com/zhixuhao/unet/blob...
- Les couches profondes (conv4, conv5, conv6), ainsi que tous les neurones de chaque couche ne sont pas forcément nécessaires, ça dépend de la complexité du problème.
- [Ronneberger et al. 2015 arXiv] https://arxiv.org/abs/1505.04597
- [Falk et al. 2019 Nature methods] https://www.nature.com/articles/s4159...
Outils :
- ZeroCostDL4Mic : https://github.com/HenriquesLab/ZeroC...
- Données prises sur CellTrackingChallenge : http://celltrackingchallenge.net/
- Google colab : https://colab.research.google.com/
- Matlab : https://fr.mathworks.com/products/dee...
- DeepImageJ: https://deepimagej.github.io/deepimagej/
- Bioimage.io (en cours de développement) : https://bioimage.io/
Carte graphique :
- Benchmark GPU, sans la dernière gamme GeForce RTX : http://ai-benchmark.com/ranking_deepl...
- Comparaison Tesla V100 – GeForce RTX 3090 : https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks...
Liens
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