論文の概要: Subpixel object segmentation using wavelets and multi resolution analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15233v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 15:43:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 16:00:47.248150
• Title: Subpixel object segmentation using wavelets and multi resolution analysis
• Title（参考訳）: ウェーブレットを用いたサブピクセルオブジェクト分割と多分解能解析
• Authors: Ray Sheombarsing, Nikita Moriakov, Jan-Jakob Sonke, Jonas Teuwen
• Abstract要約: 本稿では,2次元単純連結領域の境界を高速に予測するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 境界は、ウェーブレットといわゆるピラミッドアルゴリズムを用いて(部分的に)滑らかな閉曲線としてモデル化される。 我々のモデルは、DiceスコアとHausdorff距離の点で同様の性能を維持しながら、U-Netと比較して最大5倍高速な推論速度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.970364068620608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel deep learning framework for fast prediction of boundaries of two-dimensional simply connected domains using wavelets and Multi Resolution Analysis (MRA). The boundaries are modelled as (piecewise) smooth closed curves using wavelets and the so-called Pyramid Algorithm. Our network architecture is a hybrid analog of the U-Net, where the down-sampling path is a two-dimensional encoder with learnable filters, and the upsampling path is a one-dimensional decoder, which builds curves up from low to high resolution levels. Any wavelet basis induced by a MRA can be used. This flexibility allows for incorporation of priors on the smoothness of curves. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by delineating boundaries of simply connected domains (organs) in medical images using Debauches wavelets and comparing performance with a U-Net baseline. Our model demonstrates up to 5x faster inference speed compared to the U-Net, while maintaining similar performance in terms of Dice score and Hausdorff distance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ウェーブレットとMRAを用いた2次元単純連結領域の境界の高速予測のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 境界はウェーブレットといわゆるピラミッドアルゴリズムを用いて(部分的に)滑らかな閉曲線としてモデル化される。 我々のネットワークアーキテクチャはU-Netのハイブリッドアナログであり、ダウンサンプリングパスは学習可能なフィルタを持つ2次元エンコーダであり、アップサンプリングパスは1次元デコーダであり、低解像度から高解像度の曲線を構築する。 MRAによって誘導される任意のウェーブレット基底を使用することができる。 この柔軟性により、曲線の滑らかさに事前を組み込むことができる。 提案手法の有効性は,debauches waveletsを用いた医療画像における単連結ドメイン(organs)の境界を画定し,u-netベースラインとの比較により実証された。 我々のモデルは、DiceスコアとHausdorff距離の点で同様の性能を維持しながら、U-Netと比較して最大5倍高速な推論速度を示す。

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