Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty-based method for improving poorly labeled segmentation datasets

論文の概要: Uncertainty-based method for improving poorly labeled segmentation datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08021v1
Date: Tue, 16 Feb 2021 08:37:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-02-18 05:06:56.353077
Title: Uncertainty-based method for improving poorly labeled segmentation datasets
Title（参考訳）: 不確実性に基づくラベル付きセグメンテーションデータセットの改善手法
Authors: Ekaterina Redekop, Alexey Chernyavskiy
Abstract要約: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、完全にランダムなラベルを記憶することも知られている。信頼できないピクセルレベルのアノテーションの集合を用いて,バイナリセグメンテーションDCNNを訓練するフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The success of modern deep learning algorithms for image segmentation heavily depends on the availability of large datasets with clean pixel-level annotations (masks), where the objects of interest are accurately delineated. Lack of time and expertise during data annotation leads to incorrect boundaries and label noise. It is known that deep convolutional neural networks (DCNNs) can memorize even completely random labels, resulting in poor accuracy. We propose a framework to train binary segmentation DCNNs using sets of unreliable pixel-level annotations. Erroneously labeled pixels are identified based on the estimated aleatoric uncertainty of the segmentation and are relabeled to the true value.
Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションのための現代のディープラーニングアルゴリズムの成功は、関心のあるオブジェクトを正確に記述するクリーンピクセルレベルのアノテーション(マスク)を備えた大規模なデータセットの可用性に大きく依存します。データアノテーション中の時間と専門知識の欠如は、間違った境界とラベルノイズにつながります。深層畳み込みニューラルネットワーク(dcnn)は、完全にランダムなラベルさえ記憶することができ、精度が低下することが知られている。信頼できないピクセルレベルのアノテーションの集合を用いて,バイナリセグメンテーションDCNNを訓練するフレームワークを提案する。推定されたセグメントの不確かさに基づいて誤ってラベル付けされた画素を識別し、真の値にリラベルする。

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