論文の概要: blob loss: instance imbalance aware loss functions for semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08209v1
• Date: Tue, 17 May 2022 10:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 13:30:23.192926
• Title: blob loss: instance imbalance aware loss functions for semantic segmentation
• Title（参考訳）: ブロブ損失: セマンティックセグメンテーションのためのインスタンス不均衡認識損失関数
• Authors: Florian Kofler, Suprosanna Shit, Ivan Ezhov, Lucas Fidon, Rami Al-Maskari, Hongwei Li, Harsharan Bhatia, Timo Loehr, Marie Piraud, Ali Erturk, Jan Kirschke, Jan Peeken, Tom Vercauteren, Claus Zimmer, Benedikt Wiestler, Bjoern Menze
• Abstract要約: Blob Losは、インスタンスがクラス内の連結コンポーネントであるセグメンテーション問題のために設計されている。 5つの複雑な3次元セマンティックセグメンテーションタスクにおいて,DSCに基づくブロブ損失を広範囲に評価した。 軟Dice損失と比較して,MS病変は5%改善し,肝腫瘍は3%改善し,F1スコアを考慮した顕微鏡分割作業は平均2%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.352507712398671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks have proven to be remarkably effective in semantic segmentation tasks. Most popular loss functions were introduced targeting improved volumetric scores, such as the Sorensen Dice coefficient. By design, DSC can tackle class imbalance; however, it does not recognize instance imbalance within a class. As a result, a large foreground instance can dominate minor instances and still produce a satisfactory Sorensen Dice coefficient. Nevertheless, missing out on instances will lead to poor detection performance. This represents a critical issue in applications such as disease progression monitoring. For example, it is imperative to locate and surveil small-scale lesions in the follow-up of multiple sclerosis patients. We propose a novel family of loss functions, nicknamed blob loss, primarily aimed at maximizing instance-level detection metrics, such as F1 score and sensitivity. Blob loss is designed for semantic segmentation problems in which the instances are the connected components within a class. We extensively evaluate a DSC-based blob loss in five complex 3D semantic segmentation tasks featuring pronounced instance heterogeneity in terms of texture and morphology. Compared to soft Dice loss, we achieve 5 percent improvement for MS lesions, 3 percent improvement for liver tumor, and an average 2 percent improvement for Microscopy segmentation tasks considering F1 score.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークはセマンティックセグメンテーションタスクにおいて極めて効果的であることが証明されている。 一般的な損失関数の多くは、sorensen dice係数のようなボリュームスコアの改善を目標として導入された。 設計上、DSCはクラス不均衡に取り組むことができるが、クラス内のインスタンス不均衡を認識しない。 その結果、大きな前景のインスタンスが小さなインスタンスを支配でき、それでも満足のいくSorensen Dice係数を生成できる。 それでもインスタンスの欠落は検出性能の低下につながる。 これは、病気の進行監視のようなアプリケーションにおいて重要な問題である。 例えば、多発性硬化症患者の経過観察において、小規模病変の発見と監視が不可欠である。 本稿では,f1スコアや感度などのインスタンスレベル検出指標を最大化することを目的とした,blob損失と呼ばれる新しい損失関数群を提案する。 Blob Losは、インスタンスがクラス内の連結コンポーネントであるセグメンテーション問題のために設計されている。 テクスチャとモルフォロジーの観点からインスタンスの不均一性を特徴とする5つの複雑な3次元意味セグメンテーションタスクにおいて,dscに基づくブロブ損失を広範囲に評価した。 軟Dice損失と比較して,MS病変は5%改善し,肝腫瘍は3%改善し,F1スコアを考慮した顕微鏡分割作業は平均2%改善した。

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