論文の概要: Class-Guided Image-to-Image Diffusion: Cell Painting from Brightfield
Images with Class Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08863v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 18:32:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-17 18:16:12.984910
- Title: Class-Guided Image-to-Image Diffusion: Cell Painting from Brightfield
Images with Class Labels
- Title（参考訳）: クラスガイド画像から画像への拡散:クラスラベルを用いたBrightfield画像からの細胞ペイント
- Authors: Jan Oscar Cross-Zamirski and Praveen Anand and Guy Williams and
Elizabeth Mouchet and Yinhai Wang and Carola-Bibiane Sch\"onlieb
- Abstract要約: 本稿では,イメージ・ツー・イメージとクラス誘導型拡散確率モデルを組み合わせたモデルの導入と実装を行う。
本稿では, クラス誘導画像の拡散により, 再構成画像の有意義な内容が向上し, 下流作業において非誘導モデルよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.822040120153654
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-to-image reconstruction problems with free or inexpensive metadata in
the form of class labels appear often in biological and medical image domains.
Existing text-guided or style-transfer image-to-image approaches do not
translate to datasets where additional information is provided as discrete
classes. We introduce and implement a model which combines image-to-image and
class-guided denoising diffusion probabilistic models. We train our model on a
real-world dataset of microscopy images used for drug discovery, with and
without incorporating metadata labels. By exploring the properties of
image-to-image diffusion with relevant labels, we show that class-guided
image-to-image diffusion can improve the meaningful content of the
reconstructed images and outperform the unguided model in useful downstream
tasks.
- Abstract（参考訳）: クラスラベルの形で無料または安価なメタデータを用いた画像から画像への再構成問題は、生物学的および医学的な画像領域にしばしば現れる。
既存のテキストガイドやスタイル転送によるイメージから画像へのアプローチは、追加情報が離散クラスとして提供されるデータセットには変換されない。
本稿では,イメージ・ツー・イメージとクラス誘導型拡散確率モデルを組み合わせたモデルを導入,実装する。
薬物発見に使用される顕微鏡画像の実際のデータセットに、メタデータラベルを組み込まずにモデルをトレーニングする。
関連ラベルを用いた画像から画像への拡散特性を探索することにより,クラス誘導画像から画像への拡散により,再構成画像の有意義なコンテンツが向上し,非誘導モデルに勝ることを示す。
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