Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2023 г., Москва)"
Авторы:Яшин К.Е., Соколов Н.А., Васильев Е.П., Гетманская А.А.
Расширение датасета для обучения нейронных сетей в задаче сегментации митохондрий электронной микроскопии мозга
Аннотация:
В данной работе представлена адаптация диффузионной нейросети для генерации размеченного синтетического набора данных электронной микроскопии мозга. Была обучена модель, способная генерировать изображения и одновременно разметку для них, что является несомненным преимуществом выбранного подхода. С помощью обученной диффузионной модели был сгенерирован набор изображений с разметкой для них. Синтетические изображения визуально очень похожи на оригинальные, метрика FID схожести между синтетическим и оригинальным наборами данных равна 27,1. Упрощенная модель U-Net для сегментации, натренированная на смешанном наборе данных (оригинальные данные + синтетические) получила 0,856 по метрике Dice против 0,858 на оригинальном тренировочном наборе. То есть несмотря на хорошее качество синтетических данных их использование при обучении сегментационной сети не улучшило результаты сегментирования.
Ключевые слова:
Расширение набора данных, электронная микроскопия, диффузионные нейросети
