論文の概要: Learning Vector Quantized Shape Code for Amodal Blastomere Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00985v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 06:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 04:01:06.319431
• Title: Learning Vector Quantized Shape Code for Amodal Blastomere Instance Segmentation
• Title（参考訳）: Amodal Blastomere Instance Segmentationのためのベクトル量子形状符号の学習
• Authors: Won-Dong Jang, Donglai Wei, Xingxuan Zhang, Brian Leahy, Helen Yang, James Tompkin, Dalit Ben-Yosef, Daniel Needleman, and Hanspeter Pfister
• Abstract要約: Amodalのインスタンスセグメンテーションは、オブジェクトが完全に見えない場合でも、オブジェクトの完全なシルエットを復元することを目的としている。 本稿では,入力特徴を中間形状コードに分類し,それらから完全なオブジェクト形状を復元することを提案する。 In vitro 受精 (IVF) クリニックにおけるブラストマーの正確な測定が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.558545104711186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blastomere instance segmentation is important for analyzing embryos' abnormality. To measure the accurate shapes and sizes of blastomeres, their amodal segmentation is necessary. Amodal instance segmentation aims to recover the complete silhouette of an object even when the object is not fully visible. For each detected object, previous methods directly regress the target mask from input features. However, images of an object under different amounts of occlusion should have the same amodal mask output, which makes it harder to train the regression model. To alleviate the problem, we propose to classify input features into intermediate shape codes and recover complete object shapes from them. First, we pre-train the Vector Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) model to learn these discrete shape codes from ground truth amodal masks. Then, we incorporate the VQ-VAE model into the amodal instance segmentation pipeline with an additional refinement module. We also detect an occlusion map to integrate occlusion information with a backbone feature. As such, our network faithfully detects bounding boxes of amodal objects. On an internal embryo cell image benchmark, the proposed method outperforms previous state-of-the-art methods. To show generalizability, we show segmentation results on the public KINS natural image benchmark. To examine the learned shape codes and model design choices, we perform ablation studies on a synthetic dataset of simple overlaid shapes. Our method would enable accurate measurement of blastomeres in in vitro fertilization (IVF) clinics, which potentially can increase IVF success rate.
• Abstract（参考訳）: Blastomereのインスタンスセグメンテーションは、胚の異常を分析するために重要である。 ブラストマーの正確な形状と大きさを測定するためには、アモーダルセグメンテーションが必要である。 amodalインスタンスセグメンテーションは、オブジェクトが完全に見えなくても、オブジェクトの完全なシルエットを回復することを目的としている。 検出された各オブジェクトに対して、以前のメソッドは入力機能から直接ターゲットマスクを回帰する。 しかし、異なる量のオクルージョンのオブジェクトの画像は、同じアモーダルマスク出力を持つべきであるため、回帰モデルを訓練するのは困難である。 この問題を軽減するために,入力特徴を中間形状コードに分類し,それらから完全なオブジェクト形状を復元する。 まず,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(vq-vae)モデルを事前学習し,基底真理アモーダルマスクから離散形状符号を学習する。 次に,vq-vaeモデルを改良モジュールを付加したamodalインスタンスセグメンテーションパイプラインに組み込む。 また,オクルージョン情報をバックボーンの特徴と統合するためのオクルージョンマップも検出した。 そのため,ネットワークはアモーダルオブジェクトの境界ボックスを忠実に検出する。 内胚細胞画像ベンチマークでは,提案法が従来の最先端法を上回っている。 一般化性を示すために,公開kins自然画像ベンチマークでセグメンテーション結果を示す。 学習された形状コードとモデル設計の選択を調べるために,単純なオーバーレイ形状の合成データセットについてアブレーション研究を行う。 本手法により, 体外受精(IVF)クリニックにおけるブラストマーの正確な測定が可能となり, IVF成功率の向上が期待できる。

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