論文の概要: Learning Hyperbolic Representations for Unsupervised 3D Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01644v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 23:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 14:58:17.264586
• Title: Learning Hyperbolic Representations for Unsupervised 3D Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なし3次元セグメンテーションのための双曲表現の学習
• Authors: Joy Hsu, Jeffrey Gu, Gong-Her Wu, Wah Chiu, Serena Yeung
• Abstract要約: 本稿では,双曲型潜在空間を持つ変分オートエンコーダ(VAE)とジャイロプレーン畳み込み層を用いて,教師なしセグメンテーションのための3次元パッチの効果的表現を提案する。 階層型トイデータセット,BraTS全腫瘍データセット,低温電子顕微鏡データを用いた非教師なし3次元セグメンテーションにおけるハイパーボリック表現の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.516233423854171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There exists a need for unsupervised 3D segmentation on complex volumetric data, particularly when annotation ability is limited or discovery of new categories is desired. Using the observation that much of 3D volumetric data is innately hierarchical, we propose learning effective representations of 3D patches for unsupervised segmentation through a variational autoencoder (VAE) with a hyperbolic latent space and a proposed gyroplane convolutional layer, which better models the underlying hierarchical structure within a 3D image. We also introduce a hierarchical triplet loss and multi-scale patch sampling scheme to embed relationships across varying levels of granularity. We demonstrate the effectiveness of our hyperbolic representations for unsupervised 3D segmentation on a hierarchical toy dataset, BraTS whole tumor dataset, and cryogenic electron microscopy data.
• Abstract（参考訳）: 複雑なボリュームデータには教師なしの3Dセグメンテーションが必要であり、特にアノテーションの能力が制限されている場合や新しいカテゴリの発見が望まれている場合などである。 3次元ボリュームデータの多くは本質的に階層的であるという観察から,双曲型潜在空間を持つ変分型オートエンコーダ(VAE)と,3次元画像内の階層構造をより良くモデル化したジャイロプレーン畳み込み層を用いて,教師なしセグメンテーションのための3次元パッチの効果的な表現を学習することを提案する。 また,階層的三重項損失とマルチスケールパッチサンプリングスキームを導入し,粒度の異なるレベル間の関係を埋め込む。 階層型玩具データセット,BraTS全腫瘍データセット,低温電子顕微鏡データを用いた非教師なし3次元セグメンテーションにおけるハイパーボリック表現の有効性を実証した。

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