論文の概要: MultiStar: Instance Segmentation of Overlapping Objects with Star-Convex
Polygons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13228v2
- Date: Thu, 14 Jan 2021 10:19:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 12:15:41.139635
- Title: MultiStar: Instance Segmentation of Overlapping Objects with Star-Convex
Polygons
- Title（参考訳）: MultiStar: Star-Convexポリゴンによる重なり合う物体のインスタンスセグメンテーション
- Authors: Florin C. Walter, Sebastian Damrich, Fred A. Hamprecht
- Abstract要約: 一般的なインスタンスセグメンテーション手法であるStarDistの拡張であるMultiStarを提案する。
我々は、オブジェクトが重なり合うピクセルを特定し、この情報を用いて提案サンプリングを改善し、真に重なり合うオブジェクトの提案を抑圧するのを避ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.139222986297263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Instance segmentation of overlapping objects in biomedical images remains a
largely unsolved problem. We take up this challenge and present MultiStar, an
extension to the popular instance segmentation method StarDist. The key novelty
of our method is that we identify pixels at which objects overlap and use this
information to improve proposal sampling and to avoid suppressing proposals of
truly overlapping objects. This allows us to apply the ideas of StarDist to
images with overlapping objects, while incurring only a small overhead compared
to the established method. MultiStar shows promising results on two datasets
and has the advantage of using a simple and easy to train network architecture.
- Abstract（参考訳）: 生体画像における重なり合う物体のインスタンスセグメンテーションは、ほとんど未解決の問題である。
この課題を取り上げ、人気のあるインスタンスセグメンテーションメソッドであるStarDistの拡張であるMultiStarを紹介します。
提案手法の重要な特徴は,オブジェクトが重なり合う画素を特定し,この情報を用いて提案サンプリングを改善し,真に重なり合うオブジェクトの提案を抑制することにある。
これにより、重ね合わされたオブジェクトのイメージにStarDistのアイデアを適用することができ、確立されたメソッドに比べてオーバーヘッドはわずかである。
MultiStarは、2つのデータセットで有望な結果を示し、ネットワークアーキテクチャをシンプルで簡単にトレーニングできるという利点がある。
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