論文の概要: RankSEG: A Consistent Ranking-based Framework for Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13086v3
- Date: Mon, 13 Nov 2023 06:16:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 23:09:39.231107
- Title: RankSEG: A Consistent Ranking-based Framework for Segmentation
- Title（参考訳）: RankSEG: セグメンテーションのための一貫性のあるランキングベースのフレームワーク
- Authors: Ben Dai and Chunlin Li
- Abstract要約: 我々はベイズ則やDice-/IoU-校正を含むDice/IoUメトリクスに関するセグメンテーションの理論的基礎を確立する。
ベイズのセグメンテーションルールのプラグインルールにインスパイアされた新しい一貫したランキングベースのフレームワークであるRandDice/RankIoUを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.166970737490847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Segmentation has emerged as a fundamental field of computer vision and
natural language processing, which assigns a label to every pixel/feature to
extract regions of interest from an image/text. To evaluate the performance of
segmentation, the Dice and IoU metrics are used to measure the degree of
overlap between the ground truth and the predicted segmentation. In this paper,
we establish a theoretical foundation of segmentation with respect to the
Dice/IoU metrics, including the Bayes rule and Dice-/IoU-calibration, analogous
to classification-calibration or Fisher consistency in classification. We prove
that the existing thresholding-based framework with most operating losses are
not consistent with respect to the Dice/IoU metrics, and thus may lead to a
suboptimal solution. To address this pitfall, we propose a novel consistent
ranking-based framework, namely RankDice/RankIoU, inspired by plug-in rules of
the Bayes segmentation rule. Three numerical algorithms with GPU parallel
execution are developed to implement the proposed framework in large-scale and
high-dimensional segmentation. We study statistical properties of the proposed
framework. We show it is Dice-/IoU-calibrated, and its excess risk bounds and
the rate of convergence are also provided. The numerical effectiveness of
RankDice/mRankDice is demonstrated in various simulated examples and
Fine-annotated CityScapes, Pascal VOC and Kvasir-SEG datasets with
state-of-the-art deep learning architectures.
- Abstract（参考訳）: セグメンテーションはコンピュータビジョンと自然言語処理の基本的な分野として登場し、画像/テキストから興味のある領域を抽出するために全てのピクセル/フィーチャーにラベルを割り当てる。
セグメンテーションの性能を評価するために、Dice と IoU のメトリクスを用いて、地下の真実と予測セグメンテーションの重複度を測定する。
本稿では,ベイズ則やDice-IoU-キャリブレーションを含むDice/IoU指標に関するセグメンテーションの理論的基礎を確立する。
Dice/IoU測定値に関して,運用損失がほとんどである既存のしきい値ベースのフレームワークは一致していないことが証明された。
そこで我々は,この落とし穴に対処するために,ベイズ分割規則のプラグインルールに触発された,新しいランキングベースフレームワークrankdice/rankiouを提案する。
大規模かつ高次元のセグメンテーションにおいて提案するフレームワークを実装するために,GPU並列実行を用いた3つの数値アルゴリズムを開発した。
提案手法の統計的特性について検討する。
我々は,dice-/iou-calibratedであり,その過大なリスク境界と収束率も示している。
RankDice/mRankDiceの数値的効果は、様々なシミュレートされた例で示され、ファインアノテートされたCityScapes、Pascal VOC、Kvasir-SEGデータセットと最先端のディープラーニングアーキテクチャで示される。
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