論文の概要: Diversified Multi-prototype Representation for Semi-supervised Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08651v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 17:33:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 15:17:18.856541
• Title: Diversified Multi-prototype Representation for Semi-supervised Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付きセグメンテーションのための多元多型表現
• Authors: Jizong Peng, Christian Desrosiers, Marco Pedersoli
• Abstract要約: この研究は、半教師付きセグメンテーションをプロトタイプベクトル相関に基づく密度予測問題と考える。 ネットワークによって全てのプロトタイプベクトルが考慮されることを保証するために、2つの正規化戦略が適用される。 2つのベンチマーク医用セグメンテーションデータセットの実験結果から,アノテート画像が少ない場合にセグメンテーション性能を向上させる方法の有効性が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.994508738317585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work considers semi-supervised segmentation as a dense prediction problem based on prototype vector correlation and proposes a simple way to represent each segmentation class with multiple prototypes. To avoid degenerate solutions, two regularization strategies are applied on unlabeled images. The first one leverages mutual information maximization to ensure that all prototype vectors are considered by the network. The second explicitly enforces prototypes to be orthogonal by minimizing their cosine distance. Experimental results on two benchmark medical segmentation datasets reveal our method's effectiveness in improving segmentation performance when few annotated images are available.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 半教師付きセグメンテーションをプロトタイプベクトル相関に基づく密度予測問題とみなし, 複数のプロトタイプを用いて各セグメンテーションクラスを表現する簡単な方法を提案する。 退化解を避けるため、ラベルなし画像に2つの正規化戦略を適用した。 1つ目は相互情報最大化を利用して、全てのプロトタイプベクトルがネットワークによって検討されていることを保証する。 2つめは、プロトタイプがコサイン距離を最小化することによって直交することを明示的に強制するものである。 2つのベンチマーク・メディカルセグメンテーションデータセットにおける実験結果から,アノテート画像の少ない場合のセグメンテーション性能向上効果が示された。

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