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Affinity-VAE for disentanglement, clustering and classification of objects in multidimensional image data
Jola Mirecka
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Colin M. Palmer
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Jeyan Thiyagalingam
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Tom Burnley
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Mark Basham
,
Alan R. Lowe
分类:
计算机视觉
|
机器学习
2022-09-09
在这项工作中,我们介绍了亲和力-VAE:基于其相似性在多维图像数据中自动聚类和对象分类的框架。该方法扩展了$ \ beta $ -vaes的概念,其基于亲和力矩阵驱动的知情相似性损失组件。与标准的$ \ beta $ -VAE相比,该亲和力VAE能够在潜在表示中创建旋转不变的,形态上均匀的簇,并具有改进的群集分离。我们探讨了2D和3D图像数据上潜在空间的潜在分离和连续性的程度,包括模拟的生物电子冷冻术(Cryo-ET)体积,作为科学应用的一个例子。
translated by 谷歌翻译