論文の概要: A small note on variation in segmentation annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01975v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 14:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 21:36:23.216020
• Title: A small note on variation in segmentation annotations
• Title（参考訳）: セグメンテーションアノテーションの変動に関する小注釈
• Authors: Silas Nyboe {\O}rting
• Abstract要約: デンマークのバイオイメージングネットワーク会議(Danish Bio Imaging Network meeting 2020)で開催されているセグメンテーションのための機械学習ワークショップにおいて,小規模なクラウドソーシング実験を行った結果について報告する。 この実験の目的は、手動のアノテーションは基礎的な真実ではなく、相当な変動の対象となる参照標準と見なすべきである、と説明することであった。 最低性能のアノテータを除去し、残りの分散は意味論的に意味があり、細胞境界と細胞内部のセグメンテーションを得るために利用することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We report on the results of a small crowdsourcing experiment conducted at a workshop on machine learning for segmentation held at the Danish Bio Imaging network meeting 2020. During the workshop we asked participants to manually segment mitochondria in three 2D patches. The aim of the experiment was to illustrate that manual annotations should not be seen as the ground truth, but as a reference standard that is subject to substantial variation. In this note we show how the large variation we observed in the segmentations can be reduced by removing the annotators with worst pair-wise agreement. Having removed the annotators with worst performance, we illustrate that the remaining variance is semantically meaningful and can be exploited to obtain segmentations of cell boundary and cell interior.
• Abstract（参考訳）: 本報告は,2020年デンマークバイオイメージングネットワーク会議において,機械学習によるセグメント化に関するワークショップで実施された,少人数のクラウドソーシング実験の結果について報告する。 ワークショップでは、参加者に3つの2dパッチでミトコンドリアを手動で分割するように求めました。 この実験の目的は、手動のアノテーションは基礎的な真実ではなく、相当な変動の対象となる参照標準と見なすべきであることを示すことである。 本稿では, セグメンテーションにおいて観測した大きな変動を, 最悪のペアワイド一致でアノテータを除去することで低減できることを示す。 最低性能のアノテータを除去し、残りの分散は意味論的に意味があり、細胞境界と細胞内部のセグメンテーションを得るために利用することができることを示す。

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