論文の概要: Topological Data Analysis Guided Segment Anything Model Prompt Optimization for Zero-Shot Segmentation in Biological Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17400v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 05:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:32:15.387734
• Title: Topological Data Analysis Guided Segment Anything Model Prompt Optimization for Zero-Shot Segmentation in Biological Imaging
• Title（参考訳）: 生体イメージングにおけるゼロショットセグメンテーションのためのトポロジカルデータ解析ガイド付きセグメントモデルプロンプト最適化
• Authors: Ruben Glatt and Shusen Liu
• Abstract要約: 我々は,Segment Anything Model (SAM) のプロンプト最適化を導くトポロジカルデータ解析を提案する。 以上の結果から,TDA最適化点雲は小型物体の発見に非常に適しており,計算複雑性を大幅に低減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.795215830149858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emerging foundation models in machine learning are models trained on vast amounts of data that have been shown to generalize well to new tasks. Often these models can be prompted with multi-modal inputs that range from natural language descriptions over images to point clouds. In this paper, we propose topological data analysis (TDA) guided prompt optimization for the Segment Anything Model (SAM) and show preliminary results in the biological image segmentation domain. Our approach replaces the standard grid search approach that is used in the original implementation and finds point locations based on their topological significance. Our results show that the TDA optimized point cloud is much better suited for finding small objects and massively reduces computational complexity despite the extra step in scenarios which require many segmentations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における新たな基盤モデルは、新しいタスクにうまく一般化することが示されている膨大なデータに基づいてトレーニングされたモデルである。 これらのモデルは、画像上の自然言語記述から点雲まで、多モード入力でトリガーされることが多い。 本稿では,Segment Anything Model (SAM) のプロンプト最適化を目的としたトポロジカルデータ解析(TDA)を提案し,生物画像セグメンテーション領域における予備的な結果を示す。 提案手法は,従来の実装で使用されている標準グリッド探索手法を代替し,そのトポロジ的意義に基づいて点位置を求める。 以上の結果から,TDA最適化ポイントクラウドは,多くのセグメンテーションを必要とするシナリオの余分なステップにもかかわらず,小さなオブジェクトを見つけるのに非常に適しており,計算の複雑さを大幅に削減できることがわかった。

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