パフォーマンス トラップ: 一般ライブラリとヘルパー オブジェクト

利便性とパフォーマンスは通常、逆相関します。コードが使いやすい場合は、あまり最適化されていません。最適化すると利便性が低下します。効率的なコードは、実際に何がどのように実行されているかの核心的な詳細に近づく必要があります。

私は、がん研究のために DeepCell 細胞セグメンテーションを実行および最適化するという進行中の作業の中で、一例を見つけました。 DeepCell AI モデルは、どのピクセルがセル内に存在する可能性が最も高いかを予測します。そこから、セルの境界 (しきい値以下) に達するまで、最も可能性の高いピクセルから「塗りつぶし」を行います。

このプロセスの一部には、予測された細胞内の小さなギャップを滑らかにすることが含まれます。これはさまざまな理由で発生する可能性がありますが、生物学的には不可能です。 (細胞の多孔質膜ではなく、ドーナツの穴を考えてください。)

穴埋めアルゴリズムは次のようになります:

• オブジェクト (同じ数値 ID を持つ特定のセル ラベルを持つ連続したピクセル) を識別します。
• これらのセルの「オイラー数」、つまり形状の表面の尺度を計算します。
• オイラー数が 1 未満の場合 (つまり、表面に隙間がある場合)、穴を滑らかにします。

これは、ウィキペディアの記事からのオイラー数の例です。円 (線部分のみ) のオイラー特性は 0 ですが、円盤 (「塗りつぶされた」円) の値は 1 です。

しかし、私たちはオイラー数の定義や計算について話すためにここにいるわけではありません。オイラー数を計算するためのライブラリの簡単な方法がいかに非効率的であるかについて説明します。

まず最初に。 Speedscope を使用してこのプロファイルを確認することで問題に気づきました:

regionprops で約 32 ミリ秒 (約 15%) が費やされたことが示されています。このビューは左に偏っています。タイムライン ビューに移動してズームインすると、次のようになります。

(これを 2 回行うため、ここでは ~16ms、他の場所では ~16ms になることに注意してください。図示されていません。)

これはすぐに疑わしいです。find_objects でオブジェクトを見つける際の「興味深い」部分は、最初の 0.5 ミリ秒です。ジェネレーターではなくタプルのリストを返すので、それが完了したら完了です。それで、他のものはどうなっているのでしょうか？私たちは、RegionProperties オブジェクトを構築しています。そのうちの 1 つを拡大してみましょう。

小さな部分 (拡大しません) はカスタム __setattr__ 呼び出しです。RegionProperties オブジェクトはエイリアシングをサポートします。たとえば、属性 ConvexArea を設定すると、標準属性 area_convex にリダイレクトされます。それを利用していないにもかかわらず、属性コンバーターを通過します。

さらに: 領域プロパティで計算されたプロパティのほとんどは使用されていません。オイラー数のみを考慮します:

props = regionprops(np.squeeze(label_img.astype('int')), cache=False)
for prop in props:
    if prop.euler_number 



<p>次に、これは領域プロパティの最も基本的な側面、つまり find_objects によって検出された画像領域 (元の画像のスライス) のみを使用します。</p>

<p>そこで、コードを fill_holes コードに変更して、regionprops 汎用関数を単純にバイパスしました。代わりに、find_objects を呼び出し、結果の画像サブ領域を euler_number 関数 (RegionProperties オブジェクトのメソッドではありません) に渡します。</p>

<p>プル リクエストは次のとおりです: deepcell-imaging#358 領域プロパティの構築をスキップします</p>

<p>中間オブジェクトをスキップすることで、fill_holes 操作のパフォーマンスが大幅に向上しました。</p>

<div class="table-wrapper-paragraph"><table>
<thead>
<tr>
<th>Image size</th>
<th>Before</th>
<th>After</th>
<th>Speedup</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>260k pixels</td>
<td>48ms</td>
<td>40ms</td>
<td>8ms (17%)</td>
</tr>
<tr>
<td>140M pixels</td>
<td>15.6s</td>
<td>11.7s</td>
<td>3.9s (25%)</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>

<p>大きな画像の場合、4 秒は全体の実行時間の約 3% であり、大部分ではありませんが、それほど粗末でもありません。</p>


          

            
  

            
        

以上がパフォーマンス トラップ: 一般ライブラリとヘルパー オブジェクトの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。