論文の概要: Scribble2Label: Scribble-Supervised Cell Segmentation via
Self-Generating Pseudo-Labels with Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12890v2
- Date: Wed, 24 Jun 2020 12:45:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 23:19:49.477952
- Title: Scribble2Label: Scribble-Supervised Cell Segmentation via
Self-Generating Pseudo-Labels with Consistency
- Title（参考訳）: scribble2label:一貫性を有する自己発生型擬似ラベルによるscribblesupervised cell segmentation
- Authors: Hyeonsoo Lee, Won-Ki Jeong
- Abstract要約: 我々はScribble2Labelを紹介した。
その中核となる考え方は、擬似ラベルとラベルフィルタリングを組み合わせて、弱い監督から信頼できるラベルを生成することである。
提案手法は,様々なレベルのスクリブルディテールに対して頑健に動作することを示し,実使用例ではわずかなスクリブルアノテーションしか必要としないことを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590026259176806
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Segmentation is a fundamental process in microscopic cell image analysis.
With the advent of recent advances in deep learning, more accurate and
high-throughput cell segmentation has become feasible. However, most existing
deep learning-based cell segmentation algorithms require fully annotated
ground-truth cell labels, which are time-consuming and labor-intensive to
generate. In this paper, we introduce Scribble2Label, a novel weakly-supervised
cell segmentation framework that exploits only a handful of scribble
annotations without full segmentation labels. The core idea is to combine
pseudo-labeling and label filtering to generate reliable labels from weak
supervision. For this, we leverage the consistency of predictions by
iteratively averaging the predictions to improve pseudo labels. We demonstrate
the performance of Scribble2Label by comparing it to several state-of-the-art
cell segmentation methods with various cell image modalities, including
bright-field, fluorescence, and electron microscopy. We also show that our
method performs robustly across different levels of scribble details, which
confirms that only a few scribble annotations are required in real-use cases.
- Abstract（参考訳）: セグメンテーションは微視的細胞画像解析の基本的なプロセスである。
近年のディープラーニングの進歩により、より正確で高スループットの細胞セグメンテーションが実現可能になった。
しかし、既存のディープラーニングベースのセルセグメンテーションアルゴリズムの多くは、完全な注釈付き接地型セルラベルを必要とする。
本稿では,Scribble2Labelについて紹介する。Scribble2Labelは,スクリブルアノテーションをフルセグメンテーションラベルなしで活用する,弱教師付きセルセグメンテーションフレームワークである。
基本的な考え方は、疑似ラベルとラベルフィルタリングを組み合わせて、弱い監督から信頼できるラベルを生成することだ。
このために,予測を反復平均化することで予測の一貫性を活用し,擬似ラベルを改善する。
我々は,Scribble2Labelの性能を,光電場,蛍光,電子顕微鏡など,様々なセル画像を用いた最先端セル分割法と比較した。
また,本手法は様々なレベルのスクリブル細部にわたって頑健に動作し,実使用例ではわずかなスクリブルアノテーションしか必要としないことを確認した。
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