論文の概要: aura-net : robust segmentation of phase-contrast microscopy images with few annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01389v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 08:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 17:46:11.743620
• Title: aura-net : robust segmentation of phase-contrast microscopy images with few annotations
• Title（参考訳）: aura-net : アノテーションの少ない位相コントラスト顕微鏡画像の堅牢なセグメンテーション
• Authors: Ethan Cohen and Virginie Uhlmann
• Abstract要約: AURA-netは位相コントラスト顕微鏡画像の分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。 AURA-netは、いくつかの小さな(100倍未満)データセットにおいて最先端の代替品よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1574781022415364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present AURA-net, a convolutional neural network (CNN) for the segmentation of phase-contrast microscopy images. AURA-net uses transfer learning to accelerate training and Attention mechanisms to help the network focus on relevant image features. In this way, it can be trained efficiently with a very limited amount of annotations. Our network can thus be used to automate the segmentation of datasets that are generally considered too small for deep learning techniques. AURA-net also uses a loss inspired by active contours that is well-adapted to the specificity of phase-contrast images, further improving performance. We show that AURA-net outperforms state-of-the-art alternatives in several small (less than 100images) datasets.
• Abstract（参考訳）: 位相コントラスト顕微鏡画像の分割のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるAURA-netを提案する。 AURA-netは、トランスファーラーニングを使用してトレーニングと注意メカニズムを加速し、ネットワークが関連する画像機能に集中できるようにします。 このように、非常に限られた量のアノテーションで効率的にトレーニングできます。 したがって、我々のネットワークは、一般的にディープラーニング技術では小さすぎると考えられるデータセットのセグメンテーションを自動化するために利用することができる。 AURA-netはまた、位相コントラスト画像の特異性に順応し、さらに性能を向上させるアクティブな輪郭にインスパイアされた損失を使用する。 AURA-netは、いくつかの小さな(100倍未満)データセットにおいて最先端の代替品よりも優れていることを示す。

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