論文の概要: Iterative Next Boundary Detection for Instance Segmentation of Tree Rings in Microscopy Images of Shrub Cross Sections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03022v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 14:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:08:12.852985
• Title: Iterative Next Boundary Detection for Instance Segmentation of Tree Rings in Microscopy Images of Shrub Cross Sections
• Title（参考訳）: 低木断面の顕微鏡画像における木の輪のインスタンスセグメンテーションの繰り返し次境界検出
• Authors: Alexander Gillert, Giulia Resente, Alba Anadon-Rosell, Martin Wilmking, Uwe Freiherr von Lukas
• Abstract要約: 反復次境界検出(INBD)と呼ばれる新しい反復法を提案する。 自然成長方向を直感的にモデル化し、低木断面の中心から始まり、各ステップにおける次のリング境界を検出する。 我々の実験では、INBDはジェネリックインスタンスセグメンテーション法よりも優れた性能を示し、時間順の概念を組み込んだ唯一の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We analyze the problem of detecting tree rings in microscopy images of shrub cross sections. This can be regarded as a special case of the instance segmentation task with several particularities such as the concentric circular ring shape of the objects and high precision requirements due to which existing methods don't perform sufficiently well. We propose a new iterative method which we term Iterative Next Boundary Detection (INBD). It intuitively models the natural growth direction, starting from the center of the shrub cross section and detecting the next ring boundary in each iteration step. In our experiments, INBD shows superior performance to generic instance segmentation methods and is the only one with a built-in notion of chronological order. Our dataset and source code are available at http://github.com/alexander-g/INBD.
• Abstract（参考訳）: 我々は,低木断面の顕微鏡画像における木輪検出の問題を分析する。 これは、オブジェクトの同心円環形状や、既存のメソッドが十分に機能しないという高い精度の要求など、いくつかの特異性を持つインスタンスセグメンテーションタスクの特別なケースと見なすことができる。 本稿では,INBD(Iterative Next boundary Detection)と呼ばれる新しい反復法を提案する。 直感的に自然成長方向をモデル化し、低木断面の中心から始まり、各繰り返しステップにおける次のリング境界を検出する。 我々の実験では、INBDはジェネリックインスタンスセグメンテーション法よりも優れた性能を示し、時間順の概念を組み込んだ唯一の方法である。 データセットとソースコードはhttp://github.com/alexander-g/INBD.comで公開されています。

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