論文の概要: Adversarial-Prediction Guided Multi-task Adaptation for Semantic Segmentation of Electron Microscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02134v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 09:18:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 13:02:34.002361
• Title: Adversarial-Prediction Guided Multi-task Adaptation for Semantic Segmentation of Electron Microscopy Images
• Title（参考訳）: 電子顕微鏡画像のセマンティックセグメンテーションのための逆予測誘導マルチタスク適応
• Authors: Jiajin Yi, Zhimin Yuan, Jialin Peng
• Abstract要約: 本稿では,ラベルのない新規なターゲットドメイン上で使用するための,よく訓練されたモデルの適応を学習するために,逆予測誘導マルチタスクネットワークを導入する。 対象ドメインにラベルが存在しないため、ソースドメイン上の教師付きセグメンテーションだけでなく、対象データの教師なし再構築のための符号化表現も学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.027571997864707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation is an essential step for electron microscopy (EM) image analysis. Although supervised models have achieved significant progress, the need for labor intensive pixel-wise annotation is a major limitation. To complicate matters further, supervised learning models may not generalize well on a novel dataset due to domain shift. In this study, we introduce an adversarial-prediction guided multi-task network to learn the adaptation of a well-trained model for use on a novel unlabeled target domain. Since no label is available on target domain, we learn an encoding representation not only for the supervised segmentation on source domain but also for unsupervised reconstruction of the target data. To improve the discriminative ability with geometrical cues, we further guide the representation learning by multi-level adversarial learning in semantic prediction space. Comparisons and ablation study on public benchmark demonstrated state-of-the-art performance and effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは電子顕微鏡(EM)画像解析に不可欠なステップである。 教師付きモデルは大きな進歩を遂げているが、労働集約的なピクセル単位のアノテーションの必要性は大きな限界である。 さらに複雑化するため、教師付き学習モデルでは、ドメインシフトによる新しいデータセットではうまく一般化できない。 本研究では,新しいラベルなし対象領域で使用するための訓練済みモデルの適応性を学ぶために,逆予測誘導型マルチタスクネットワークを提案する。 対象領域にはラベルがないため、ソースドメイン上の教師付きセグメント化だけでなく、教師なしのターゲットデータの再構成についても符号化表現を学習する。 幾何学的手がかりを用いた識別能力の向上のために, 意味予測空間における多レベル逆学習による表現学習を指導する。 パブリックベンチマークの比較とアブレーション調査により, 現状と提案手法の有効性が示された。

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