論文の概要: Correlation-aware active learning for surgery video segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08811v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 09:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 16:33:22.992551
• Title: Correlation-aware active learning for surgery video segmentation
• Title（参考訳）: 手術ビデオセグメンテーションのための相関対応能動学習
• Authors: Fei Wu, Pablo Marquez-Neila, Mingyi Zheng, Hedyeh Rafii-Tari, Raphael Sznitman
• Abstract要約: 本研究は,手術ビデオセグメンテーションのための新しいアクティブラーニング(AL)戦略を提案する。 我々のアプローチは、コントラスト学習を用いて微調整された潜在空間に画像を投影することである。 手術器具の2つのビデオデータセットと実世界の3つのビデオデータセットに対して,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.327429312047396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation is a complex task that relies heavily on large amounts of annotated image data. However, annotating such data can be time-consuming and resource-intensive, especially in the medical domain. Active Learning (AL) is a popular approach that can help to reduce this burden by iteratively selecting images for annotation to improve the model performance. In the case of video data, it is important to consider the model uncertainty and the temporal nature of the sequences when selecting images for annotation. This work proposes a novel AL strategy for surgery video segmentation, \COALSamp{}, COrrelation-aWare Active Learning. Our approach involves projecting images into a latent space that has been fine-tuned using contrastive learning and then selecting a fixed number of representative images from local clusters of video frames. We demonstrate the effectiveness of this approach on two video datasets of surgical instruments and three real-world video datasets. The datasets and code will be made publicly available upon receiving necessary approvals.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションは、大量の注釈付き画像データに大きく依存する複雑なタスクである。 しかし、そのようなデータを注釈付けすることは、特に医療領域において、時間とリソースを消費する可能性がある。 アクティブラーニング(AL)は、アノテーションのイメージを反復的に選択してモデルのパフォーマンスを向上させることで、この負担を軽減するのに役立つ一般的なアプローチである。 ビデオデータの場合、アノテーションのための画像を選択する際に、シーケンスのモデル不確かさと時間的性質を考慮することが重要である。 本研究は手術ビデオセグメンテーションのための新しいAL戦略である \COALSamp{}, COrrelation-aWare Active Learningを提案する。 私たちのアプローチでは、コントラスト学習で微調整された潜在空間に画像を投影し、ビデオフレームのローカルクラスタから一定数の代表画像を選択します。 本手法の有効性を手術器具の2つのビデオデータセットと実世界の3つのビデオデータセットで実証する。 データセットとコードは、必要な承認を受けると公開されます。

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