論文の概要: Variational multichannel multiclass segmentation using unsupervised lifting with CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02214v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 16:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 17:55:54.710634
• Title: Variational multichannel multiclass segmentation using unsupervised lifting with CNNs
• Title（参考訳）: CNNを用いた教師なしリフトを用いた変分多チャンネル多重クラスセグメンテーション
• Authors: Nadja Gruber, Johannes Schwab, Sebastien Court, Elke Gizewski, Markus Haltmeier
• Abstract要約: 与えられた画像をK$の異なる領域に分割するフレキシブルなマルチクラスセグメンテーション手法を実装した。 画像の事前分解を目的とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。 セグメンテーションの出発点となる情報的特徴写像の抽出に特に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an unsupervised image segmentation approach, that combines a variational energy functional and deep convolutional neural networks. The variational part is based on a recent multichannel multiphase Chan-Vese model, which is capable to extract useful information from multiple input images simultaneously. We implement a flexible multiclass segmentation method that divides a given image into $K$ different regions. We use convolutional neural networks (CNNs) targeting a pre-decomposition of the image. By subsequently minimising the segmentation functional, the final segmentation is obtained in a fully unsupervised manner. Special emphasis is given to the extraction of informative feature maps serving as a starting point for the segmentation. The initial results indicate that the proposed method is able to decompose and segment the different regions of various types of images, such as texture and medical images and compare its performance with another multiphase segmentation method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、変動エネルギー関数と深部畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた教師なし画像分割手法を提案する。 この変動部分は、複数の入力画像から有用な情報を同時に抽出できる、最近のマルチチャネルマルチフェーズChan-Veseモデルに基づいている。 与えられた画像をK$の異なる領域に分割するフレキシブルなマルチクラスセグメンテーション手法を実装した。 画像の事前分解を目的とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。 その後、セグメント化関数を最小化することにより、最終的なセグメント化は完全に教師なしの方法で得られる。 セグメンテーションの出発点となる情報的特徴マップの抽出に特に重点が置かれている。 提案手法は,テクスチャや医用画像などの様々な種類の画像の領域を分解・分割し,その性能を他の多相分割法と比較できることを示す。

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