論文の概要: Contour Proposal Networks for Biomedical Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03393v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 21:00:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 13:09:34.640078
• Title: Contour Proposal Networks for Biomedical Instance Segmentation
• Title（参考訳）: バイオメディカルインスタンスセグメンテーションのための輪郭提案ネットワーク
• Authors: Eric Upschulte, Stefan Harmeling, Katrin Amunts and Timo Dickscheid
• Abstract要約: Contour Proposal Network (CPN) という,概念的に単純なオブジェクトインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。 CPNは、Fourier Descriptorsに基づく解釈可能な固定サイズの表現を使用して、閉じたオブジェクトの輪郭を同時に取り付けながら、画像内のおそらく重複するオブジェクトを検出する。 U-Net や Mask R-CNN のセグメンテーション精度を上回った CPN と,リアルタイムアプリケーションに適した実行時間を持つ変種を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a conceptually simple framework for object instance segmentation called Contour Proposal Network (CPN), which detects possibly overlapping objects in an image while simultaneously fitting closed object contours using an interpretable, fixed-sized representation based on Fourier Descriptors. The CPN can incorporate state of the art object detection architectures as backbone networks into a single-stage instance segmentation model that can be trained end-to-end. We construct CPN models with different backbone networks, and apply them to instance segmentation of cells in datasets from different modalities. In our experiments, we show CPNs that outperform U-Nets and Mask R-CNNs in instance segmentation accuracy, and present variants with execution times suitable for real-time applications. The trained models generalize well across different domains of cell types. Since the main assumption of the framework are closed object contours, it is applicable to a wide range of detection problems also outside the biomedical domain. An implementation of the model architecture in PyTorch is freely available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Fourier Descriptorsをベースとした解釈可能な固定サイズの表現を用いて,画像内のオブジェクトの重なり得るオブジェクトを検出するContour Proposal Network (CPN) という,オブジェクトインスタンスセグメンテーションのための概念的にシンプルなフレームワークを提案する。 CPNは、アートオブジェクト検出アーキテクチャの状態をバックボーンネットワークとして、エンドツーエンドでトレーニング可能な単一ステージのインスタンスセグメンテーションモデルに組み込むことができる。 我々は,異なるバックボーンネットワークを持つCPNモデルを構築し,異なるモダリティのデータセット内のセルのインスタンスセグメンテーションに適用する。 実験では,U-NetとMask R-CNNをインスタンス分割精度で上回り,リアルタイムアプリケーションに適した実行時間を持つ変種を提示する。 訓練されたモデルは、異なるドメインの細胞タイプをうまく一般化する。 フレームワークの主な仮定はクローズドオブジェクトの輪郭であるため、バイオメディカルドメインの外側でも幅広い検出問題に適用できる。 PyTorchのモデルアーキテクチャの実装は無料で利用可能である。

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