論文の概要: IBoxCLA: Towards Robust Box-supervised Segmentation of Polyp via Improved Box-dice and Contrastive Latent-anchors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07248v2
• Date: Sat, 14 Oct 2023 09:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 02:28:36.997890
• Title: IBoxCLA: Towards Robust Box-supervised Segmentation of Polyp via Improved Box-dice and Contrastive Latent-anchors
• Title（参考訳）: IBoxCLA: 改良されたボックスダイスとコントラスト遅延アンカーによるポリープのロバストボックス制御セグメンテーションを目指して
• Authors: Zhiwei Wang, Qiang Hu, Hongkuan Shi, Li He, Man He, Wenxuan Dai, Ting Li, Yitong Zhang, Dun Li, Mei Liu, and Qiang Li
• Abstract要約: Inproved Box-dice (IBox) とContrastive Latent-Anchors (CLA) は、頑健なボックス管理モデルであるIBoxCLAを訓練するために提案されている。 IBoxは、セグメントマップをシェープデカップリングと混乱領域スワップを使用してプロキシマップに変換する。 CLAは2種類の潜伏アンカーを生成して形状学習に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.655513951997456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Box-supervised polyp segmentation attracts increasing attention for its cost-effective potential. Existing solutions often rely on learning-free methods or pretrained models to laboriously generate pseudo masks, triggering Dice constraint subsequently. In this paper, we found that a model guided by the simplest box-filled masks can accurately predict polyp locations/sizes, but suffers from shape collapsing. In response, we propose two innovative learning fashions, Improved Box-dice (IBox) and Contrastive Latent-Anchors (CLA), and combine them to train a robust box-supervised model IBoxCLA. The core idea behind IBoxCLA is to decouple the learning of location/size and shape, allowing for focused constraints on each of them. Specifically, IBox transforms the segmentation map into a proxy map using shape decoupling and confusion-region swapping sequentially. Within the proxy map, shapes are disentangled, while locations/sizes are encoded as box-like responses. By constraining the proxy map instead of the raw prediction, the box-filled mask can well supervise IBoxCLA without misleading its shape learning. Furthermore, CLA contributes to shape learning by generating two types of latent anchors, which are learned and updated using momentum and segmented polyps to steadily represent polyp and background features. The latent anchors facilitate IBoxCLA to capture discriminative features within and outside boxes in a contrastive manner, yielding clearer boundaries. We benchmark IBoxCLA on five public polyp datasets. The experimental results demonstrate the competitive performance of IBoxCLA compared to recent fully-supervised polyp segmentation methods, and its superiority over other box-supervised state-of-the-arts with a relative increase of overall mDice and mIoU by at least 6.5% and 7.5%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 箱型ポリープセグメンテーションは、そのコスト効果の可能性に注目が集まる。 既存のソリューションは、しばしば学習のない方法や事前訓練されたモデルに頼り、疑似マスクを生成する。 本稿では,最も単純な箱詰めマスクで誘導されたモデルが,ポリプの位置やサイズを正確に予測できるが,形状の崩壊に苦しむことを発見した。 そこで我々は,IBox-dice (IBox) とContrastive Latent-Anchors (CLA) の2つの革新的な学習手法を提案し,それらを組み合わせて頑健な箱教師モデルIBoxCLAを訓練する。 IBoxCLAの背景にある基本的な考え方は、位置/サイズと形状の学習を分離し、それぞれに制約を集中させることである。 具体的には、IBoxは分割マップをシェイプデカップリングと混乱領域スワップを用いてプロキシマップに変換する。 プロキシマップ内では、形状が乱れ、位置/サイズがボックスライクな応答としてエンコードされる。 生の予測ではなくプロキシマップを制約することで、ボックス満載のマスクは形状学習を誤解することなく、iboxclaを適切に監視することができる。 さらに、CLAは2種類の潜伏アンカーを生成し、モーメントとセグメンテーションポリープを用いて学習・更新し、ポリプとバックグラウンドの特徴を着実に表現することで形状学習に寄与する。 潜伏アンカーは、IBoxCLAが箱内および外部の識別的特徴を対照的に捉え、より明確な境界をもたらす。 IBoxCLAを5つの公開ポリプデータセットでベンチマークする。 実験の結果,IBoxCLAの競合性能は,最近の完全教師付きポリープセグメンテーション法と比較して,mDiceとmIoUをそれぞれ6.5%以上,mIoUを7.5%以上増加させた他のボックス管理状態よりも優れていた。

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