Моделювання впливу режимів Distributed Tensorflow на продуктивність вирішення задач сегментації зображень

Abstract

Об’єктом дослідження є сегментація зображень з використанням нейронної мережі U-Net та розподіленого режиму TensorFlow. Предметом дослідження є навчання мережі U-Net на ультразвукових зображеннях нервової структури шиї з використанням різних функцій оптимізації та методів розподілення навчання. Метою роботи є отримання якнайбільш точного результату сегментації медичного зображення та аналіз ефективності розподіленого навчання з використанням штучної нейронної мережі U-Net. Отримані результати: статистика ефективності різних конфігурацій штучної нейронної мережі UNET та вплив використання розподіленого навчання у порівнянні з навчанням у локальному режимі.