論文の概要: Foveation for Segmentation of Ultra-High Resolution Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15124v2
- Date: Fri, 31 Jul 2020 16:53:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 20:08:44.447205
- Title: Foveation for Segmentation of Ultra-High Resolution Images
- Title（参考訳）: 超高解像度画像のセグメンテーション
- Authors: Chen Jin, Ryutaro Tanno, Moucheng Xu, Thomy Mertzanidou, Daniel C.
Alexander
- Abstract要約: 本稿では、入力パッチの適切な設定(FoV/解像度トレードオフ)を適応的に選択し、下流セグメンテーションモデルにフィードする、学習可能なデータローダであるFoveationモジュールを紹介する。
固定されたFoV/解像度トレードオフのパッチでトレーニングした場合よりも,Foveationモジュールはセグメンテーション性能を一貫して向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.037287701125832
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Segmentation of ultra-high resolution images is challenging because of their
enormous size, consisting of millions or even billions of pixels. Typical
solutions include dividing input images into patches of fixed size and/or
down-sampling to meet memory constraints. Such operations incur information
loss in the field-of-view (FoV) i.e., spatial coverage and the image
resolution. The impact on segmentation performance is, however, as yet
understudied. In this work, we start with a motivational experiment which
demonstrates that the trade-off between FoV and resolution affects the
segmentation performance on ultra-high resolution images---and furthermore, its
influence also varies spatially according to the local patterns in different
areas. We then introduce foveation module, a learnable "dataloader" which, for
a given ultra-high resolution image, adaptively chooses the appropriate
configuration (FoV/resolution trade-off) of the input patch to feed to the
downstream segmentation model at each spatial location of the image. The
foveation module is jointly trained with the segmentation network to maximise
the task performance. We demonstrate on three publicly available
high-resolution image datasets that the foveation module consistently improves
segmentation performance over the cases trained with patches of fixed
FoV/resolution trade-off. Our approach achieves the SoTA performance on the
DeepGlobe aerial image dataset. On the Gleason2019 histopathology dataset, our
model achieves better segmentation accuracy for the two most clinically
important and ambiguous classes (Gleason Grade 3 and 4) than the top performers
in the challenge by 13.1% and 7.5%, and improves on the average performance of
6 human experts by 6.5% and 7.5%. Our code and trained models are available at
$\text{https://github.com/lxasqjc/Foveation-Segmentation}$.
- Abstract（参考訳）: 超高解像度画像のセグメンテーションは、その巨大なサイズ、数百万から数十億ピクセルからなるため、難しい。
典型的なソリューションとしては、入力イメージを固定サイズのパッチに分割したり、メモリ制約を満たすためにダウンサンプリングしたりする。
このような操作は、視野(FoV)、すなわち空間カバレッジと画像解像度において情報損失を引き起こす。
しかし、セグメンテーションのパフォーマンスへの影響はまだ検討されていない。
本研究では,fovと解像度のトレードオフが超高解像度画像のセグメンテーション性能に影響を及ぼすことを示すモチベーション実験から始める。
次に、与えられた超高解像度画像に対して、入力パッチの適切な構成(FoV/解像度トレードオフ)を適応的に選択し、画像の各空間位置で下流セグメンテーションモデルにフィードする、学習可能なデータローダであるFoveationモジュールを導入する。
フェーベーションモジュールは、タスク性能を最大化するためにセグメンテーションネットワークと共同で訓練される。
我々は、FoV/解像度トレードオフのパッチでトレーニングされた場合よりも、Foveationモジュールがセグメンテーション性能を一貫して向上することを示す3つの公開高解像度画像データセットを実証する。
本手法は,deepglobe aerial image dataset における sota 性能を実現する。
Gleason2019 の病理組織学的データセットでは,最も臨床的に重要で曖昧な2つのクラス (Gleason Grade 3 と 4 ) のセグメンテーション精度が13.1%,7.5%向上し,6 名の人間専門家の平均性能を6.5%,7.5%向上させた。
私たちのコードとトレーニングされたモデルは、$\text{https://github.com/lxasqjc/Foveation-Segmentation}$で利用可能です。
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