論文の概要: Conditional Diffusion Models for Weakly Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03878v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 17:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:17:43.614348
• Title: Conditional Diffusion Models for Weakly Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 弱監視型医用画像分割のための条件拡散モデル
• Authors: Xinrong Hu, Yu-Jen Chen, Tsung-Yi Ho, and Yiyu Shi
• Abstract要約: 条件拡散モデル(CDM)は、特定の分布の対象となる画像を生成することができる。 我々は,対象対象物の予測マスクを取得するために,CDMに隠されたカテゴリ認識意味情報を利用する。 本手法は,2つの医用画像セグメンテーションデータセット上で,最先端のCAMおよび拡散モデル法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.068455892264453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in denoising diffusion probabilistic models have shown great success in image synthesis tasks. While there are already works exploring the potential of this powerful tool in image semantic segmentation, its application in weakly supervised semantic segmentation (WSSS) remains relatively under-explored. Observing that conditional diffusion models (CDM) is capable of generating images subject to specific distributions, in this work, we utilize category-aware semantic information underlied in CDM to get the prediction mask of the target object with only image-level annotations. More specifically, we locate the desired class by approximating the derivative of the output of CDM w.r.t the input condition. Our method is different from previous diffusion model methods with guidance from an external classifier, which accumulates noises in the background during the reconstruction process. Our method outperforms state-of-the-art CAM and diffusion model methods on two public medical image segmentation datasets, which demonstrates that CDM is a promising tool in WSSS. Also, experiment shows our method is more time-efficient than existing diffusion model methods, making it practical for wider applications.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散確率モデルの普及は画像合成タスクにおいて大きな成功を収めている。 イメージセマンティクスセグメンテーションにおけるこの強力なツールの可能性を探求する作業はすでに存在するが、弱い教師付きセマンティクスセグメンテーション(wsss)におけるその応用は、比較的未検討のままである。 条件拡散モデル(cdm)が特定の分布に属する画像を生成することができることを観察し、本研究では、cdmに依拠するカテゴリ認識意味情報を用いて、画像レベルのアノテーションのみを用いて対象オブジェクトの予測マスクを得る。 具体的には、入力条件に対してCDMの出力の微分を近似することで、所望のクラスを見つける。 本手法は, 復元過程において背景雑音を蓄積する外部分類器からの指導により, 従来の拡散モデル手法とは異なる。 本手法は,2つの医用画像セグメンテーションデータセット上で,最先端のCAMおよび拡散モデル法より優れており,CDMがWSSSにおいて有望なツールであることを示す。 また,本手法は既存の拡散モデル法よりも時間効率が良く,より広い用途に適用できることを示した。

関連論文リスト

• Unleashing the Potential of the Diffusion Model in Few-shot Semantic Segmentation [56.87049651707208]
  セマンティックはインコンテクストタスクへと発展し、一般化的セグメンテーションモデルを評価する上で重要な要素となった。 我々の最初の焦点は、クエリイメージとサポートイメージの相互作用を容易にする方法を理解することであり、その結果、自己注意フレームワーク内のKV融合法が提案される。 そこで我々はDiffewSというシンプルで効果的なフレームワークを構築し,従来の潜在拡散モデルの生成フレームワークを最大限に保持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T10:33:49Z)
• Surf-CDM: Score-Based Surface Cold-Diffusion Model For Medical Image Segmentation [15.275335829889086]
  医用画像セグメンテーションのための条件付きスコアベース生成モデリングフレームワークを提案する。 今回,65本の経胸壁心エコービデオから左室の分画について検討した。 提案手法は, セグメンテーション精度において比較手法よりも優れるだけでなく, セグメンテーションの不確かさを推定する可能性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T22:50:02Z)
• Masked Diffusion as Self-supervised Representation Learner [5.449210269462304]
  Masked diffusion model (MDM) は意味的セグメンテーションのためのスケーラブルな自己教師型表現学習システムである。 本稿では,拡散モデルに固有の生成能力と表現学習能力の相互関係を分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T16:57:14Z)
• SDDM: Score-Decomposed Diffusion Models on Manifolds for Unpaired Image-to-Image Translation [96.11061713135385]
  本研究は,画像生成時の絡み合った分布を明示的に最適化する,新しいスコア分解拡散モデルを提案する。 我々は、スコア関数の精製部分とエネルギー誘導を等しくし、多様体上の多目的最適化を可能にする。 SDDMは既存のSBDMベースの手法よりも優れており、I2Iベンチマークでは拡散ステップがはるかに少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T06:21:57Z)
• Denoising Diffusion Semantic Segmentation with Mask Prior Modeling [61.73352242029671]
  本稿では,従来の識別的アプローチのセマンティックセグメンテーション品質を,デノナイズ拡散生成モデルでモデル化したマスクを用いて改善することを提案する。 市販セグメンタを用いた先行モデルの評価を行い,ADE20KとCityscapesの実験結果から,本手法が競争力のある定量的性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:47:01Z)
• CamoDiffusion: Camouflaged Object Detection via Conditional Diffusion Models [72.93652777646233]
  カモフラーゲ型物体検出(COD)は、カモフラーゲ型物体とその周囲の類似性が高いため、コンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 本研究では,CODを拡散モデルを利用した条件付きマスク生成タスクとして扱う新しいパラダイムを提案する。 カモ拡散(CamoDiffusion)と呼ばれる本手法では,拡散モデルのデノナイズプロセスを用いてマスクの雑音を反復的に低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T07:49:44Z)
• Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
  拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。 本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。 人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T12:18:20Z)
• ShiftDDPMs: Exploring Conditional Diffusion Models by Shifting Diffusion Trajectories [144.03939123870416]
  本稿では,前処理に条件を導入することで,新しい条件拡散モデルを提案する。 いくつかのシフト規則に基づいて各条件に対して排他的拡散軌跡を割り当てるために、余剰潜在空間を用いる。 我々は textbfShiftDDPMs と呼ぶメソッドを定式化し、既存のメソッドの統一的な視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T12:48:21Z)
• Diffusion Models for Implicit Image Segmentation Ensembles [1.444701913511243]
  拡散モデルに基づく新しいセマンティックセグメンテーション手法を提案する。 トレーニングとサンプリングの手法を改良することにより,拡散モデルが医用画像の病変分割を行うことができることを示す。 最先端セグメンテーションモデルと比較して,本手法は良好なセグメンテーション結果と有意義な不確実性マップが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T16:28:15Z)
• Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models [27.01899943738203]
  拡散モデルは意味的セグメンテーションの道具としても機能することを示した。 特に、いくつかの事前訓練拡散モデルに対して、逆拡散過程のマルコフステップを実行するネットワークからの中間活性化について検討する。 これらのアクティベーションは、入力画像から意味情報を効果的にキャプチャし、セグメンテーション問題に対して優れたピクセルレベルの表現であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T15:55:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。