論文の概要: Embedding-based Instance Segmentation of Microscopy Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10033v1
- Date: Mon, 25 Jan 2021 12:06:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-14 19:12:13.666978
- Title: Embedding-based Instance Segmentation of Microscopy Images
- Title(参考訳): 顕微鏡画像の埋め込みに基づくInstance Segmentation
- Authors: Manan Lalit, Pavel Tomancak, Florian Jug
- Abstract要約: Nevenらの作品をもとに、エンドツーエンドのトレーニング可能なディープラーニングメソッドである EmbedSeg を紹介します。
彼らのアプローチでは、それぞれのピクセルを任意のインスタンスのcentroidに埋め込むが、embedsegでは、生体オブジェクトの複雑な形状に動機づけられている。
組込み型インスタンスセグメンテーションは,様々な顕微鏡データセットの最先端手法と比較して,競合的な結果が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.516639438995785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automatic detection and segmentation of objects in microscopy images is
important for many biological applications. In the domain of natural images,
and in particular in the context of city street scenes, embedding-based
instance segmentation leads to high-quality results. Inspired by this line of
work, we introduce EmbedSeg, an end-to-end trainable deep learning method based
on the work by Neven et al. While their approach embeds each pixel to the
centroid of any given instance, in EmbedSeg, motivated by the complex shapes of
biological objects, we propose to use the medoid instead. Additionally, we make
use of a test-time augmentation scheme, and show that both suggested
modifications improve the instance segmentation performance on biological
microscopy datasets notably. We demonstrate that embedding-based instance
segmentation achieves competitive results in comparison to state-of-the-art
methods on diverse and biologically relevant microscopy datasets. Finally, we
show that the overall pipeline has a small enough memory footprint to be used
on virtually all CUDA enabled laptop hardware. Our open-source implementation
is available at github.com/juglab/EmbedSeg.
- Abstract(参考訳): 顕微鏡画像中のオブジェクトの自動検出とセグメンテーションは、多くの生物学的用途にとって重要です。
自然画像の領域、特に街路シーンの文脈では、組み込みベースのインスタンスセグメンテーションは高品質の結果につながります。
この一連の作業から着想を得て、Neven et alの作業に基づいたエンドツーエンドのトレーニング可能なディープラーニングメソッドである EmbedSeg を紹介します。
彼らのアプローチでは、それぞれのピクセルを任意のインスタンスのcentroidに埋め込むが、embedsegでは、生体オブジェクトの複雑な形状に動機づけられている。
さらに、テスト時間拡張スキームを利用して、生物学的顕微鏡データセットのインスタンスセグメンテーションのパフォーマンスを特に改善することを示唆している。
組込み型インスタンスセグメンテーションは,多種多様な生物学的な顕微鏡データに対する最先端の手法と比較して,競争力のある結果が得られることを示した。
最後に、パイプライン全体は、事実上すべてのCUDA対応ラップトップハードウェアで使用できるメモリフットプリントが小さくなっていることを示します。
当社のオープンソース実装はgithub.com/juglab/embedsegで利用可能です。
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