論文の概要: Learning from Partially Overlapping Labels: Image Segmentation under Annotation Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05938v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 09:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:41:39.042668
• Title: Learning from Partially Overlapping Labels: Image Segmentation under Annotation Shift
• Title（参考訳）: 部分重なるラベルからの学習:アノテーションシフトによる画像分割
• Authors: Gregory Filbrandt, Konstantinos Kamnitsas, David Bernstein, Alexandra Taylor, Ben Glocker
• Abstract要約: 腹部臓器分節の文脈におけるラベルの重複から学ぶためのいくつかの方法を提案する。 半教師付きアプローチと適応的クロスエントロピー損失を組み合わせることで、不均一な注釈付きデータをうまく活用できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.6874404805223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scarcity of high quality annotated images remains a limiting factor for training accurate image segmentation models. While more and more annotated datasets become publicly available, the number of samples in each individual database is often small. Combining different databases to create larger amounts of training data is appealing yet challenging due to the heterogeneity as a result of differences in data acquisition and annotation processes, often yielding incompatible or even conflicting information. In this paper, we investigate and propose several strategies for learning from partially overlapping labels in the context of abdominal organ segmentation. We find that combining a semi-supervised approach with an adaptive cross entropy loss can successfully exploit heterogeneously annotated data and substantially improve segmentation accuracy compared to baseline and alternative approaches.
• Abstract（参考訳）: 高品質な注釈付き画像の不足は、正確な画像分割モデルの訓練の限界要素である。 より多くの注釈付きデータセットが公開されているが、個々のデータベース内のサンプル数は少ないことが多い。 異なるデータベースを組み合わせて大量のトレーニングデータを作成することは、データ取得とアノテーションプロセスの違いによる異質性のため、しばしば互換性のない情報や矛盾する情報を生み出すため、非常に難しい。 本稿では,腹部臓器分節の文脈におけるラベルの重なりから学ぶためのいくつかの戦略について検討し,提案する。 半教師付きアプローチと適応的クロスエントロピー損失を組み合わせることで、不均一なアノテートデータを活用することができ、ベースラインや代替手法と比較してセグメンテーション精度を大幅に向上させることができる。

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