論文の概要: ATSO: Asynchronous Teacher-Student Optimization for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13461v3
• Date: Fri, 7 Aug 2020 01:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 12:50:14.840339
• Title: ATSO: Asynchronous Teacher-Student Optimization for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: ATSO:半監督医療画像分割のための非同期教師・学生最適化
• Authors: Xinyue Huo, Lingxi Xie, Jianzhong He, Zijie Yang and Qi Tian
• Abstract要約: 教師-学生最適化の非同期版であるATSOを提案する。 ATSOはラベルのないデータを2つのサブセットに分割し、モデルの微調整に1つのサブセットを交互に使用し、他のサブセットのラベルを更新する。 医用画像のセグメンテーションデータセットを2つ評価し,様々な半教師付き環境において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.90263375737362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical image analysis, semi-supervised learning is an effective method to extract knowledge from a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data. This paper focuses on a popular pipeline known as self learning, and points out a weakness named lazy learning that refers to the difficulty for a model to learn from the pseudo labels generated by itself. To alleviate this issue, we propose ATSO, an asynchronous version of teacher-student optimization. ATSO partitions the unlabeled data into two subsets and alternately uses one subset to fine-tune the model and updates the label on the other subset. We evaluate ATSO on two popular medical image segmentation datasets and show its superior performance in various semi-supervised settings. With slight modification, ATSO transfers well to natural image segmentation for autonomous driving data.
• Abstract（参考訳）: 医学画像解析において、半教師付き学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベル付きデータから知識を抽出する効果的な方法である。 本稿では,自己学習として知られる一般的なパイプラインに注目し,モデルが生成する擬似ラベルから学ぶことの難しさを指摘する,遅延学習と呼ばれる弱点を指摘する。 この問題を軽減するために,教師学生最適化の非同期バージョンであるATSOを提案する。 ATSOはラベルのないデータを2つのサブセットに分割し、1つのサブセットを使ってモデルを微調整し、他のサブセットでラベルを更新する。 医用画像のセグメンテーションデータセットを2つ評価し,様々な半教師付き環境において優れた性能を示す。 わずかな修正で、ATSOは自律運転データのための自然な画像セグメンテーションにうまく移行する。

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