論文の概要: Flip Learning: Erase to Segment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00752v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 09:56:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:40:18.421986
• Title: Flip Learning: Erase to Segment
• Title（参考訳）: flip learning: セグメントを消去する
• Authors: Yuhao Huang, Xin Yang, Yuxin Zou, Chaoyu Chen, Jian Wang, Haoran Dou, Nishant Ravikumar, Alejandro F Frangi, Jianqiao Zhou, Dong Ni
• Abstract要約: 弱い教師付きセグメンテーション(WSS)は、時間と面倒な手作業のアノテーションを減らすのに役立ちます。 ボックスアノテーションのみを必要とするFlip Learningという,斬新で汎用的なWSSフレームワークを提案する。 提案手法は,完全教師付き学習と弱教師付き学習のギャップを狭める大きな可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.84901344260277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nodule segmentation from breast ultrasound images is challenging yet essential for the diagnosis. Weakly-supervised segmentation (WSS) can help reduce time-consuming and cumbersome manual annotation. Unlike existing weakly-supervised approaches, in this study, we propose a novel and general WSS framework called Flip Learning, which only needs the box annotation. Specifically, the target in the label box will be erased gradually to flip the classification tag, and the erased region will be considered as the segmentation result finally. Our contribution is three-fold. First, our proposed approach erases on superpixel level using a Multi-agent Reinforcement Learning framework to exploit the prior boundary knowledge and accelerate the learning process. Second, we design two rewards: classification score and intensity distribution reward, to avoid under- and over-segmentation, respectively. Third, we adopt a coarse-to-fine learning strategy to reduce the residual errors and improve the segmentation performance. Extensively validated on a large dataset, our proposed approach achieves competitive performance and shows great potential to narrow the gap between fully-supervised and weakly-supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 乳房超音波像からの結節分画は診断に不可欠である。 弱い教師付きセグメンテーション(WSS)は、時間と面倒なマニュアルアノテーションを減らすのに役立つ。 本稿では、既存の弱い教師付きアプローチとは異なり、ボックスアノテーションのみを必要とするflip learningと呼ばれる新しい一般的なwssフレームワークを提案する。 具体的には、ラベルボックス内のターゲットを徐々に消去して分類タグを反転させ、削除された領域を最後にセグメント化結果とする。 私たちの貢献は3倍です。 まず,提案手法は,事前境界知識を活用し学習プロセスを高速化するために,マルチエージェント強化学習フレームワークを用いてスーパーピクセルレベルで消去する。 第2に,下位セグメンテーションと過剰セグメンテーションを避けるために,分類スコアと強度分布報酬の2つの報酬をデザインする。 第3に,残差を低減し,セグメンテーション性能を向上させるために,粗大な学習戦略を採用する。 大規模データセット上で広く検証され,提案手法は競争性能を達成し,完全教師付き学習と弱い教師付き学習のギャップを狭める可能性を示す。

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