論文の概要: SPPNet: A Single-Point Prompt Network for Nuclei Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12231v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 16:13:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 13:40:27.393655
- Title: SPPNet: A Single-Point Prompt Network for Nuclei Image Segmentation
- Title（参考訳）: SPPNet: 核画像分割のための単一点プロンプトネットワーク
- Authors: Qing Xu, Wenwei Kuang, Zeyu Zhang, Xueyao Bao, Haoran Chen, Wenting
Duan
- Abstract要約: 核画像分割のためのシングルポイントプロンプトネットワークを提案する。
オリジナル画像エンコーダを軽量な視覚変換器に置き換える。
提案モデルはMoNuSeg-2018データセットで評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.149725843029721
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image segmentation plays an essential role in nuclei image analysis.
Recently, the segment anything model has made a significant breakthrough in
such tasks. However, the current model exists two major issues for cell
segmentation: (1) the image encoder of the segment anything model involves a
large number of parameters. Retraining or even fine-tuning the model still
requires expensive computational resources. (2) in point prompt mode, points
are sampled from the center of the ground truth and more than one set of points
is expected to achieve reliable performance, which is not efficient for
practical applications. In this paper, a single-point prompt network is
proposed for nuclei image segmentation, called SPPNet. We replace the original
image encoder with a lightweight vision transformer. Also, an effective
convolutional block is added in parallel to extract the low-level semantic
information from the image and compensate for the performance degradation due
to the small image encoder. We propose a new point-sampling method based on the
Gaussian kernel. The proposed model is evaluated on the MoNuSeg-2018 dataset.
The result demonstrated that SPPNet outperforms existing U-shape architectures
and shows faster convergence in training. Compared to the segment anything
model, SPPNet shows roughly 20 times faster inference, with 1/70 parameters and
computational cost. Particularly, only one set of points is required in both
the training and inference phases, which is more reasonable for clinical
applications. The code for our work and more technical details can be found at
https://github.com/xq141839/SPPNet.
- Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションは核画像解析において重要な役割を果たす。
最近、segment anythingモデルがこのようなタスクにおいて大きなブレークスルーをもたらしました。
しかし、現在のモデルには、(1)セグメントモデルのイメージエンコーダには、多数のパラメータを含むセルセグメンテーションの2つの大きな問題が存在する。
モデルの再訓練や微調整さえも、高価な計算資源を必要とする。
2) 点プロンプトモードでは, 点の真理の中心から点をサンプリングし, 1組以上の点が信頼性の高い性能を達成することが期待され, 実用化には適さない。
本稿では,SPPNetと呼ばれる核画像分割のためのシングルポイントプロンプトネットワークを提案する。
我々は、オリジナルの画像エンコーダを軽量な視覚トランスフォーマに置き換える。
また、画像から低レベルの意味情報を抽出し、小さな画像エンコーダによる性能劣化を補うために、効果的な畳み込みブロックを並列に追加する。
本稿では,ガウスカーネルに基づく新しい点サンプリング手法を提案する。
提案モデルはMoNuSeg-2018データセットで評価される。
その結果、SPPNetは既存のU字型アーキテクチャよりも優れており、トレーニングにおける収束の高速化が示されている。
セグメントモデルと比較すると、SPPNetは1/70のパラメータと計算コストで約20倍高速な推論を示している。
特に、トレーニングフェーズと推論フェーズの両方で1組のポイントしか必要とせず、臨床応用にはより合理的である。
私たちの仕事のコードと技術的な詳細はhttps://github.com/xq141839/SPPNet.com/で確認できます。
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