論文の概要: RLCorrector: Reinforced Proofreading for Connectomics Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05487v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 04:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 14:22:02.797223
• Title: RLCorrector: Reinforced Proofreading for Connectomics Image Segmentation
• Title（参考訳）: RLCorrector: コネクトロミクス画像セグメンテーションのための強化プロファイリング
• Authors: Khoa Tuan Nguyen, Ganghee Jang and Won-ki Jeong
• Abstract要約: 本稿では,強化学習に基づく完全自動校正手法を提案する。 主な考え方は、強化剤を用いた証明読解における人間の決定過程をモデル化することである。 提案手法を最先端の実証読解法と比較することにより,提案方式の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.21359455541169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The segmentation of nanoscale electron microscopy (EM) images is crucial but challenging in connectomics. Recent advances in deep learning have demonstrated the significant potential of automatic segmentation for tera-scale EM images. However, none of the existing segmentation methods are error-free, and they require proofreading, which is typically implemented as an interactive, semi-automatic process via manual intervention. Herein, we propose a fully automatic proofreading method based on reinforcement learning. The main idea is to model the human decision process in proofreading using a reinforcement agent to achieve fully automatic proofreading. We systematically design the proposed system by combining multiple reinforcement learning agents in a hierarchical manner, where each agent focuses only on a specific task while preserving dependency between agents. Furthermore, we also demonstrate that the episodic task setting of reinforcement learning can efficiently manage a combination of merge and split errors concurrently presented in the input. We demonstrate the efficacy of the proposed system by comparing it with state-of-the-art proofreading methods using various testing examples.
• Abstract（参考訳）: ナノスケール電子顕微鏡(em)像のセグメンテーションは、コネクトミクスでは極めて重要である。 近年のディープラーニングの進歩は,テラスケールEM画像の自動分割の可能性を示している。 しかしながら、既存のセグメンテーション手法はいずれもエラーのないものではなく、手動による対話的半自動プロセスとして実装される証明読出を必要とする。 本稿では,強化学習に基づく完全自動校正手法を提案する。 主なアイデアは、人間による判断過程のモデル化であり、完全自動的な証明読み出しを達成するために強化エージェントを使用する。 本研究では,複数の強化学習エージェントを階層的に組み合わせ,エージェント間の依存性を保ちながら,特定のタスクのみに焦点を当てたシステムの設計を行う。 さらに,強化学習の韻律的タスク設定は,入力に同時に提示されるマージエラーと分割エラーの組み合わせを効率的に管理できることを実証する。 各種試験例を用いて,最先端の実証読解手法と比較し,提案手法の有効性を示す。

関連論文リスト

• PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [51.509573838103854]
  医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。 我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T15:02:25Z)
• An Information Compensation Framework for Zero-Shot Skeleton-based Action Recognition [49.45660055499103]
  ゼロショットの人間の骨格に基づく行動認識は、トレーニング中に見られるカテゴリ外の行動を認識するモデルを構築することを目的としている。 従来の研究では、シーケンスの視覚的空間分布と意味的空間分布の整合性に焦点が当てられていた。 強固で頑健な表現を得るために,新たな損失関数サンプリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T06:53:01Z)
• DPL: Decoupled Prompt Learning for Vision-Language Models [41.90997623029582]
  本稿では,この問題を緩和するために,学習者の注意を再構築する新しい手法,Decoupled Prompt Learningを提案する。 我々のアプローチは、視覚的・テキスト的モダリティの両方に柔軟であり、マルチモーダル・プロンプト・ラーニングに容易に拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T15:48:38Z)
• Multi-scale Target-Aware Framework for Constrained Image Splicing Detection and Localization [11.803255600587308]
  統合パイプラインにおける特徴抽出と相関マッチングを結合するマルチスケールなターゲット認識フレームワークを提案する。 提案手法は,関連パッチの協調学習を効果的に促進し,特徴学習と相関マッチングの相互促進を行う。 我々の実験では、統一パイプラインを用いたモデルが、いくつかのベンチマークデータセット上で最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T07:38:30Z)
• Semi-supervised learning made simple with self-supervised clustering [65.98152950607707]
  自己教師付き学習モデルは、人間のアノテーションを必要とせずにリッチな視覚表現を学習することが示されている。 本稿では,クラスタリングに基づく自己教師付き手法を半教師付き学習者へと変換する,概念的に単純だが経験的に強力な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T01:09:18Z)
• MA2CL:Masked Attentive Contrastive Learning for Multi-Agent Reinforcement Learning [128.19212716007794]
  我々はtextbfMulti-textbfAgent textbfMasked textbfAttentive textbfContrastive textbfLearning (MA2CL) という効果的なフレームワークを提案する。 MA2CLは、潜伏空間におけるマスクされたエージェント観察を再構築することにより、時間的およびエージェントレベルの予測の両方の学習表現を奨励する。 提案手法は,様々なMARLアルゴリズムの性能とサンプル効率を大幅に向上させ,様々な視覚的,状態的シナリオにおいて,他の手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-03T05:32:19Z)
• Localized Region Contrast for Enhancing Self-Supervised Learning in Medical Image Segmentation [27.82940072548603]
  本稿では,地域コントラスト(LRC)を統合した新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法では,Felzenszwalbのアルゴリズムによるスーパーピクセルの同定と,新しいコントラッシブサンプリング損失を用いた局所コントラスト学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:43:13Z)
• Neural Coreference Resolution based on Reinforcement Learning [53.73316523766183]
  コアレゾリューションシステムは2つのサブタスクを解決する必要がある。 ひとつのタスクは、潜在的な言及のすべてを検出することであり、もう1つは、可能な言及ごとに前者のリンクを学習することである。 本稿では,アクターをベースとした強化学習型ニューラルコア参照分解システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T07:36:35Z)
• Efficient Self-Supervision using Patch-based Contrastive Learning for Histopathology Image Segmentation [0.456877715768796]
  画像パッチに対するコントラスト学習を用いた自己教師型画像分割のためのフレームワークを提案する。 完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)は、入力画像の特徴を識別するために、自己教師型で訓練される。 提案したモデルは10.8kパラメータを持つ単純なFCNNで構成され、高解像度の顕微鏡データセットに収束するのに約5分を要する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T07:24:47Z)
• OCTAve: 2D en face Optical Coherence Tomography Angiography Vessel Segmentation in Weakly-Supervised Learning with Locality Augmentation [14.322349196837209]
  画素レベルのアノテーションを自動化するために,スクリブルベースの弱教師付き学習手法を提案する。 OCTAveと呼ばれる本提案手法は,スクリブルアノテートによる弱教師付き学習と,敵意と自己監督型自己監督型深層学習を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T14:40:56Z)
• Weakly Supervised Semantic Segmentation via Alternative Self-Dual Teaching [82.71578668091914]
  本稿では,分類とマスク・リファインメント・コンポーネントを統合された深層モデルに組み込む,コンパクトな学習フレームワークを確立する。 本稿では,高品質な知識相互作用を促進するために,新たな自己双対学習(ASDT)機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T11:56:56Z)

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。