論文の概要: Common Limitations of Image Processing Metrics: A Picture Story
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05642v2
- Date: Tue, 13 Apr 2021 14:09:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-14 11:14:14.843146
- Title: Common Limitations of Image Processing Metrics: A Picture Story
- Title（参考訳）: 画像処理メトリクスの一般的な制限:ピクチャーストーリー
- Authors: Annika Reinke, Matthias Eisenmann, Minu D. Tizabi, Carole H. Sudre,
Tim R\"adsch, Michela Antonelli, Tal Arbel, Spyridon Bakas, M. Jorge Cardoso,
Veronika Cheplygina, Keyvan Farahani, Ben Glocker, Doreen Heckmann-N\"otzel,
Fabian Isensee, Pierre Jannin, Charles E. Kahn, Jens Kleesiek, Tahsin Kurc,
Michal Kozubek, Bennett A. Landman, Geert Litjens, Klaus Maier-Hein, Bjoern
Menze, Henning M\"uller, Jens Petersen, Mauricio Reyes, Nicola Rieke, Bram
Stieltjes, Ronald M. Summers, Sotirios A. Tsaftaris, Bram van Ginneken,
Annette Kopp-Schneider, Paul J\"ager, Lena Maier-Hein
- Abstract要約: この文書は、画像分析の分野で一般的に適用されるパフォーマンスメトリクスの重要な制限を説明する目的を持っている。
現在のバージョンは、画像分析の専門家の国際コンソーシアムが実施するメトリクスに関するDelphiプロセスに基づいています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.240781264199583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the importance of automatic image analysis is increasing at an enormous
pace, recent meta-research revealed major flaws with respect to algorithm
validation. Specifically, performance metrics are key for objective,
transparent and comparative performance assessment, but relatively little
attention has been given to the practical pitfalls when using specific metrics
for a given image analysis task. A common mission of several international
initiatives is therefore to provide researchers with guidelines and tools to
choose the performance metrics in a problem-aware manner. This dynamically
updated document has the purpose to illustrate important limitations of
performance metrics commonly applied in the field of image analysis. The
current version is based on a Delphi process on metrics conducted by an
international consortium of image analysis experts.
- Abstract（参考訳）: 自動画像解析の重要性は急速に高まっているが、最近のメタリサーチャーにより、アルゴリズム検証に関する大きな欠陥が明らかになった。
特に、パフォーマンスメトリクスは客観的、透過的、比較パフォーマンス評価の鍵であるが、特定の画像分析タスクに特定のメトリクスを使用する場合、実用的落とし穴には比較的注意が払われていない。
したがって、いくつかの国際的なイニシアチブの共通のミッションは、研究者に問題意識でパフォーマンス指標を選択するためのガイドラインとツールを提供することである。
この動的に更新された文書は、画像分析の分野で一般的に適用されるパフォーマンスメトリクスの重要な制限を説明する目的を持っている。
現在のバージョンは、画像分析の専門家からなる国際コンソーシアムが実施するメトリクスに関するDelphiプロセスに基づいている。
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