論文の概要: PatchPerPix for Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07626v4
• Date: Thu, 8 Dec 2022 17:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 00:20:48.271718
• Title: PatchPerPix for Instance Segmentation
• Title（参考訳）: インスタンスセグメンテーションのためのPatchPerPix
• Authors: Peter Hirsch, Lisa Mais, Dagmar Kainmueller
• Abstract要約: 本手法は, 局所的な局所的な形状記述子を予測し, 実例を生成する手法である。 我々の知る限り,本手法は学習した形状パッチからなるインスタンスを生成できる最初の非定型的手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.62543698736491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel method for proposal free instance segmentation that can handle sophisticated object shapes which span large parts of an image and form dense object clusters with crossovers. Our method is based on predicting dense local shape descriptors, which we assemble to form instances. All instances are assembled simultaneously in one go. To our knowledge, our method is the first non-iterative method that yields instances that are composed of learnt shape patches. We evaluate our method on a diverse range of data domains, where it defines the new state of the art on four benchmarks, namely the ISBI 2012 EM segmentation benchmark, the BBBC010 C. elegans dataset, and 2d as well as 3d fluorescence microscopy data of cell nuclei. We show furthermore that our method also applies to 3d light microscopy data of Drosophila neurons, which exhibit extreme cases of complex shape clusters
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像の大部分にまたがる高度なオブジェクト形状を処理し,クロスオーバーで高密度なオブジェクトクラスタを形成する自由なインスタンスセグメンテーションを提案する。 本手法は, 局所的な局所的な形状記述子を予測し, インスタンスを形成する。 すべてのインスタンスは同時に1回に組み立てられる。 我々の知る限り,本手法は学習した形状パッチからなるインスタンスを生成できる最初の非定型的手法である。 本研究では,isbi 2012 emセグメンテーションベンチマーク,bbbc010 c. elegansデータセット,および2dおよび細胞核の3次元蛍光顕微鏡データという4つのベンチマークにおいて,新たな技術状態を定義する。 さらに, 複雑な形状クラスターの極端な症例を示すショウジョウバエニューロンの3次元光顕微鏡データにも応用できることを示した。

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