論文の概要: Stochastic Segmentation with Conditional Categorical Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08888v5
- Date: Mon, 11 Sep 2023 08:27:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 22:00:24.153150
- Title: Stochastic Segmentation with Conditional Categorical Diffusion Models
- Title（参考訳）: 条件付きカテゴリー拡散モデルによる確率的セグメンテーション
- Authors: Lukas Zbinden, Lars Doorenbos, Theodoros Pissas, Adrian Thomas Huber,
Raphael Sznitman, Pablo M\'arquez-Neila
- Abstract要約: Denoising Diffusion Probabilistic Models に基づくセマンティックセグメンテーションのための条件カテゴリー拡散モデル(CCDM)を提案する。
以上の結果から,CCDMはLIDC上での最先端性能を実現し,従来のセグメンテーションデータセットであるCityscapesのベースラインよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8168879948759953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic segmentation has made significant progress in recent years thanks to
deep neural networks, but the common objective of generating a single
segmentation output that accurately matches the image's content may not be
suitable for safety-critical domains such as medical diagnostics and autonomous
driving. Instead, multiple possible correct segmentation maps may be required
to reflect the true distribution of annotation maps. In this context,
stochastic semantic segmentation methods must learn to predict conditional
distributions of labels given the image, but this is challenging due to the
typically multimodal distributions, high-dimensional output spaces, and limited
annotation data. To address these challenges, we propose a conditional
categorical diffusion model (CCDM) for semantic segmentation based on Denoising
Diffusion Probabilistic Models. Our model is conditioned to the input image,
enabling it to generate multiple segmentation label maps that account for the
aleatoric uncertainty arising from divergent ground truth annotations. Our
experimental results show that CCDM achieves state-of-the-art performance on
LIDC, a stochastic semantic segmentation dataset, and outperforms established
baselines on the classical segmentation dataset Cityscapes.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークのおかげで、セマンティックセグメンテーションは近年大きく進歩しているが、画像の内容と正確に一致する単一のセグメンテーション出力を生成するという共通の目的は、医療診断や自律運転のような安全クリティカルな領域には適さないかもしれない。
代わりに、アノテーションマップの真の分布を反映するために、複数の可能な正しいセグメンテーション写像が必要である。
この文脈では、確率的セマンティックセグメンテーション法は、画像が与えられたラベルの条件分布を予測することを学ばなければならないが、これは典型的なマルチモーダル分布、高次元出力空間、限られたアノテーションデータのために難しい。
これらの課題に対処するため,Denoising Diffusion Probabilistic Models に基づくセグメンテーションのための条件カテゴリー拡散モデル (CCDM) を提案する。
本モデルは入力画像に対して条件付けされ,異なる基底的真理のアノテーションから生じるアレエータ的不確実性を考慮した複数のセグメンテーションラベルマップを生成することができる。
実験の結果,ccdmは統計的意味セグメンテーションデータセットであるlidcで最先端のパフォーマンスを達成し,従来のセグメンテーションデータセットでは確立されたベースラインを上回った。
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