論文の概要: Learning to Segment from Scribbles using Multi-scale Adversarial Attention Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01152v3
• Date: Thu, 25 Mar 2021 15:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 14:27:50.502695
• Title: Learning to Segment from Scribbles using Multi-scale Adversarial Attention Gates
• Title（参考訳）: マルチスケールアテンションゲートを用いたスクリブルからのセグメント化への学習
• Authors: Gabriele Valvano, Andrea Leo, Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 弱い教師付き学習は、スクリブルのような弱いアノテーション形式に依存してモデルを訓練することができる。 我々は、複数の解像度でリアルなセグメンテーションマスクを生成するために、マルチスケールのGANをトレーニングし、スクリブルを使用して画像中の正しい位置を学習する。 モデルの成功の中心は、敵の信号が先行した形状として振る舞うことを条件とした、新しいアテンションゲーティング機構である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.28285034098361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large, fine-grained image segmentation datasets, annotated at pixel-level, are difficult to obtain, particularly in medical imaging, where annotations also require expert knowledge. Weakly-supervised learning can train models by relying on weaker forms of annotation, such as scribbles. Here, we learn to segment using scribble annotations in an adversarial game. With unpaired segmentation masks, we train a multi-scale GAN to generate realistic segmentation masks at multiple resolutions, while we use scribbles to learn their correct position in the image. Central to the model's success is a novel attention gating mechanism, which we condition with adversarial signals to act as a shape prior, resulting in better object localization at multiple scales. Subject to adversarial conditioning, the segmentor learns attention maps that are semantic, suppress the noisy activations outside the objects, and reduce the vanishing gradient problem in the deeper layers of the segmentor. We evaluated our model on several medical (ACDC, LVSC, CHAOS) and non-medical (PPSS) datasets, and we report performance levels matching those achieved by models trained with fully annotated segmentation masks. We also demonstrate extensions in a variety of settings: semi-supervised learning; combining multiple scribble sources (a crowdsourcing scenario) and multi-task learning (combining scribble and mask supervision). We release expert-made scribble annotations for the ACDC dataset, and the code used for the experiments, at https://vios-s.github.io/multiscale-adversarial-attention-gates
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルでアノテートされた大きな粒度の画像セグメンテーションデータセットは、特に医用画像では、専門家の知識を必要とするため、取得が困難である。 弱い教師付き学習は、スクリブルのような弱いアノテーション形式に依存してモデルを訓練することができる。 ここでは,対戦ゲームにおいて,スクリブルアノテーションを用いてセグメンテーションを学ぶ。 未ペアのセグメンテーションマスクを用いて、複数の解像度でリアルなセグメンテーションマスクを生成するためにマルチスケールのGANを訓練し、スクリブルを使用して画像中の正しい位置を学習する。 モデルの成功の中心は、新しいアテンションゲーティングメカニズムであり、敵のシグナルを前もって形として振る舞うように条件付けし、複数のスケールでオブジェクトのローカライズを改善する。 逆条件下では、セグメンテータは意味のある注意マップを学習し、オブジェクトの外側のノイズの活性化を抑え、セグメンテータの深い層における消滅する勾配問題を緩和する。 我々は,ACDC,LVSC,CHAOSおよび非医用(PPSS)データセットを用いて本モデルを評価し,完全に注釈付きセグメンテーションマスクを用いてトレーニングしたモデルと同等の性能レベルを報告した。 半教師付き学習、複数のスクリブルソース(クラウドソーシングシナリオ)とマルチタスク学習(スクリブルとマスクの監督を組み合わせたもの)の組み合わせです。 ACDCデータセットと実験に使用されたコードは、https://vios-s.github.io/multiscale-adversarial-attention-gatesでリリースします。

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