論文の概要: A Learning-based Framework for Topology-Preserving Segmentation using Quasiconformal Mappings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03299v3
- Date: Sun, 16 Jun 2024 13:36:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 13:29:49.557941
- Title: A Learning-based Framework for Topology-Preserving Segmentation using Quasiconformal Mappings
- Title（参考訳）: 準等角写像を用いた位相保存セグメンテーションのための学習型フレームワーク
- Authors: Han Zhang, Lok Ming Lui,
- Abstract要約: 画像中の物体を位相特性を維持しながら抽出できる変形モデルを提案する。
このネットワークは、限られたデータでトレーニングされた場合でも、テンプレートマスクと同じトポロジを持つセグメンテーションマスクを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4798343542796593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose the Topology-Preserving Segmentation Network, a deformation-based model that can extract objects in an image while maintaining their topological properties. This network generates segmentation masks that have the same topology as the template mask, even when trained with limited data. The network consists of two components: the Deformation Estimation Network, which produces a deformation map that warps the template mask to enclose the region of interest, and the Beltrami Adjustment Module, which ensures the bijectivity of the deformation map by truncating the associated Beltrami coefficient based on Quasiconformal theories. The proposed network can also be trained in an unsupervised manner, eliminating the need for labeled training data. This is achieved by incorporating an unsupervised segmentation loss. Our experimental results on various image datasets show that TPSN achieves better segmentation accuracy than state-of-the-art models with correct topology. Furthermore, we demonstrate TPSN's ability to handle multiple object segmentation.
- Abstract（参考訳）: 画像中の物体を位相特性を維持しながら抽出できる変形モデルであるトポロジー保存セグメンテーションネットワークを提案する。
このネットワークは、限られたデータでトレーニングされた場合でも、テンプレートマスクと同じトポロジを持つセグメンテーションマスクを生成する。
ネットワークは、関心領域を囲むようにテンプレートマスクを歪ませる変形マップを生成する変形推定ネットワークと、準同型理論に基づいて関連するベルトラミ係数をトラストすることで変形マップの単射性を保証するベルトラミ調整モジュールの2つのコンポーネントから構成される。
提案するネットワークは教師なしの方法でトレーニングすることもでき、ラベル付きトレーニングデータを必要としない。
これは、教師なしセグメンテーション損失を組み込むことによって達成される。
様々な画像データセットに対する実験結果から, TPSNは, 正確なトポロジを持つ最先端モデルよりも, セグメンテーションの精度がよいことが示された。
さらに,複数のオブジェクトセグメンテーションを扱うTPSNの能力を示す。
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