論文の概要: Self2Seg: Single-Image Self-Supervised Joint Segmentation and Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10511v2
- Date: Mon, 29 Apr 2024 09:38:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 00:54:37.972918
- Title: Self2Seg: Single-Image Self-Supervised Joint Segmentation and Denoising
- Title（参考訳）: Self2Seg:シングルイメージで自己監督された関節分割とデノイング
- Authors: Nadja Gruber, Johannes Schwab, Noémie Debroux, Nicolas Papadakis, Markus Haltmeier,
- Abstract要約: Self2Segは、単一画像の分割とデノナイズのための自己教師型手法である。
データ駆動の手法とは対照的に、Self2Segはトレーニングデータベースを使わずに、イメージを意味のある領域にセグメントする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.980200432310941
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop Self2Seg, a self-supervised method for the joint segmentation and denoising of a single image. To this end, we combine the advantages of variational segmentation with self-supervised deep learning. One major benefit of our method lies in the fact, that in contrast to data-driven methods, where huge amounts of labeled samples are necessary, Self2Seg segments an image into meaningful regions without any training database. Moreover, we demonstrate that self-supervised denoising itself is significantly improved through the region-specific learning of Self2Seg. Therefore, we introduce a novel self-supervised energy functional in which denoising and segmentation are coupled in a way that both tasks benefit from each other. We propose a unified optimisation strategy and numerically show that for noisy microscopy images our proposed joint approach outperforms its sequential counterpart as well as alternative methods focused purely on denoising or segmentation.
- Abstract（参考訳）: 単一画像の分割とデノナイズのための自己教師型手法であるSelf2Segを開発した。
この目的のために、変分分法と自己教師付きディープラーニングの利点を組み合わせる。
我々の方法の大きな利点の1つは、大量のラベル付きサンプルが必要なデータ駆動手法とは対照的に、Self2Segはトレーニングデータベースを使わずにイメージを有意義な領域に分割するという事実である。
さらに,自己教師型認知そのものが,自己2Segの地域固有の学習によって著しく改善されていることを実証した。
そこで我々は,2つのタスクが互いに恩恵を受けるように,分節と分節を結合した,新しい自己教師型エネルギー機能を導入する。
我々は,統一最適化戦略を提案し,ノイズの多い顕微鏡画像に対して,提案するジョイントアプローチが,純粋にデノナイズやセグメンテーションに焦点を当てた代替手法よりも優れていることを示す。
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