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。
関連論文リスト
- Interactive Segmentation and Visualization for Tiny Objects in
Multi-megapixel Images [5.09193568605539]
大規模マルチメガピクセルの高域画像における微小物体の識別・検査・編集を行う対話型画像分割・可視化フレームワークを提案する。
我々は、推論モデル、HDR画像可視化、セグメンテーションマスク検査、編集を単一のグラフィカルユーザインタフェースに統合するインタラクティブツールキットを開発した。
我々のインターフェースは、マウス制御、同期、デュアルウィンドウによる画像の可視化とセグメンテーションマスクを備えており、マルチメガピクセル画像中の小さな物体を探索するための重要な特徴である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-21T18:26:48Z) - Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image
Segmentation [133.02190910009384]
本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。
TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z) - Instance Segmentation of Unlabeled Modalities via Cyclic Segmentation
GAN [27.936725483892076]
本稿では,画像翻訳とインスタンスセグメンテーションを共同で行うCysic Generative Adrial Network(CySGAN)を提案する。
注記電子顕微鏡(en:Annotated electron microscopy, EM)画像とラベルなし拡張顕微鏡(en:Unlabeled expansion microscopy, ExM)データを用いて, ニューロンの3次元セグメンテーションの課題についてベンチマークを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-06T20:46:39Z) - Human Instance Segmentation and Tracking via Data Association and
Single-stage Detector [17.46922710432633]
人間のビデオインスタンスのセグメンテーションは、人間の活動のコンピュータ理解において重要な役割を果たす。
現在のVISメソッドのほとんどはMask-RCNNフレームワークに基づいている。
単段検出器を用いた人間のビデオ・インスタンス・セグメンテーションのための新しい手法を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T11:36:09Z) - Exploring Intra- and Inter-Video Relation for Surgical Semantic Scene
Segmentation [58.74791043631219]
セグメンテーション性能を高めるために,映像内および映像間関係を補完する新しいフレームワークSTswinCLを提案する。
本研究では,EndoVis18 ChallengeとCaDISデータセットを含む2つの公開手術ビデオベンチマークに対するアプローチを広く検証する。
実験により,従来の最先端手法を一貫して超越した提案手法の有望な性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T05:52:23Z) - SOLO: A Simple Framework for Instance Segmentation [84.00519148562606]
インスタンスカテゴリ"は、インスタンスの場所に応じて、インスタンス内の各ピクセルにカテゴリを割り当てる。
SOLO"は、強力なパフォーマンスを備えたインスタンスセグメンテーションのための、シンプルで、直接的で、高速なフレームワークです。
提案手法は, 高速化と精度の両面から, 実例分割の最先端結果を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T09:56:54Z) - BoundarySqueeze: Image Segmentation as Boundary Squeezing [104.43159799559464]
本研究では,オブジェクトとシーンの微細な高画質画像分割のための新しい手法を提案する。
形態素画像処理技術による拡張と浸食に着想を得て,画素レベルのセグメンテーション問題をスクイーズ対象境界として扱う。
提案手法は,COCO,Cityscapesのインスタンス・セグメンテーション・セグメンテーション・セグメンテーションにおいて大きく向上し,同一条件下での精度・速度ともに従来のPointRendよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-25T04:58:51Z) - Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation [79.9887988699159]
セマンティックセグメンテーションのためのトランスフォーマーモデルであるSegmenterを紹介します。
最近のViT(Vision Transformer)上に構築し,セマンティックセグメンテーションに拡張する。
これは、挑戦的なADE20Kデータセット上でのアートの状態を上回り、Pascal ContextとCityscapesでオンパーを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-12T13:01:44Z) - Semantic Segmentation with Generative Models: Semi-Supervised Learning
and Strong Out-of-Domain Generalization [112.68171734288237]
本論文では,画像とラベルの再生モデルを用いた識別画素レベルのタスクのための新しいフレームワークを提案する。
我々は,共同画像ラベルの分布を捕捉し,未ラベル画像の大規模な集合を用いて効率的に訓練する生成的対向ネットワークを学習する。
ドメイン内性能をいくつかのベースラインと比較し,ドメイン外一般化を極端に示す最初の例である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-12T21:41:25Z) - Sparse Object-level Supervision for Instance Segmentation with Pixel
Embeddings [4.038011160363972]
ほとんどの最先端のインスタンスセグメンテーションメソッドは、密接な注釈付き画像でトレーニングする必要があります。
非空間埋め込みに基づく提案フリーセグメンテーション手法を提案する。
本研究では, 異なる顕微鏡モードにおける2次元および3次元分割問題の解法について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T16:36:56Z) - HAMIL: Hierarchical Aggregation-Based Multi-Instance Learning for
Microscopy Image Classification [4.566276053984716]
マルチインスタンス学習はコンピュータビジョンタスク、特にバイオメディカル画像処理において一般的である。
本研究では,マルチインスタンス学習のための階層型アグリゲーションネットワークhamilを提案する。
階層的なアグリゲーションプロトコルは、定義された順序で機能融合を可能にし、単純な畳み込みアグリゲーションユニットは効率的で柔軟なアーキテクチャをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-17T16:34:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。