論文の概要: Deep Learning of Unified Region, Edge, and Contour Models for Automated Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12706v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 02:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 23:10:05.899301
• Title: Deep Learning of Unified Region, Edge, and Contour Models for Automated Image Segmentation
• Title（参考訳）: 自動画像分割のための統一領域・エッジ・輪郭モデルの深層学習
• Authors: Ali Hatamizadeh
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,自動セグメンテーションパイプラインの設計において注目を集めている。 CNNベースのモデルは、生の画像データから抽象的な特徴を学ぶには十分だが、それらのパフォーマンスは、適切なトレーニングデータセットの可用性とサイズに依存している。 本稿では,これらの問題に対処する新しい手法を考案し,完全自動セマンティックセマンティックセグメンテーションのための堅牢な表現学習フレームワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image segmentation is a fundamental and challenging problem in computer vision with applications spanning multiple areas, such as medical imaging, remote sensing, and autonomous vehicles. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have gained traction in the design of automated segmentation pipelines. Although CNN-based models are adept at learning abstract features from raw image data, their performance is dependent on the availability and size of suitable training datasets. Additionally, these models are often unable to capture the details of object boundaries and generalize poorly to unseen classes. In this thesis, we devise novel methodologies that address these issues and establish robust representation learning frameworks for fully-automatic semantic segmentation in medical imaging and mainstream computer vision. In particular, our contributions include (1) state-of-the-art 2D and 3D image segmentation networks for computer vision and medical image analysis, (2) an end-to-end trainable image segmentation framework that unifies CNNs and active contour models with learnable parameters for fast and robust object delineation, (3) a novel approach for disentangling edge and texture processing in segmentation networks, and (4) a novel few-shot learning model in both supervised settings and semi-supervised settings where synergies between latent and image spaces are leveraged to learn to segment images given limited training data.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションはコンピュータビジョンにおける基本的な課題であり、医療画像、リモートセンシング、自動運転車など、複数の領域にまたがる応用がある。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)が自動セグメント化パイプラインの設計で注目を集めている。 CNNベースのモデルは、生の画像データから抽象的な特徴を学ぶには十分だが、それらのパフォーマンスは適切なトレーニングデータセットの可用性とサイズに依存する。 さらに、これらのモデルは、しばしばオブジェクト境界の詳細を捉えることができず、見当たらないクラスに一般化できない。 本稿では,これらの問題に対処する新しい手法を考案し,医用画像と主流コンピュータビジョンの完全自動セマンティックセマンティックセグメンテーションのための堅牢な表現学習フレームワークを構築した。 In particular, our contributions include (1) state-of-the-art 2D and 3D image segmentation networks for computer vision and medical image analysis, (2) an end-to-end trainable image segmentation framework that unifies CNNs and active contour models with learnable parameters for fast and robust object delineation, (3) a novel approach for disentangling edge and texture processing in segmentation networks, and (4) a novel few-shot learning model in both supervised settings and semi-supervised settings where synergies between latent and image spaces are leveraged to learn to segment images given limited training data.

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