Fugu-MT 論文翻訳(概要): MGAug: Multimodal Geometric Augmentation in Latent Spaces of Image Deformations

論文の概要: MGAug: Multimodal Geometric Augmentation in Latent Spaces of Image Deformations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13440v2
Date: Thu, 25 Jan 2024 18:31:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-26 17:27:56.113585
Title: MGAug: Multimodal Geometric Augmentation in Latent Spaces of Image Deformations
Title（参考訳）: MGAug:画像変形の潜在空間におけるマルチモーダル幾何学的拡張
Authors: Tonmoy Hossain and Miaomiao Zhang
Abstract要約: 本稿では,幾何変形の多モード潜在空間における拡張変換を生成する新しいモデルを提案する。実験結果から,提案手法は予測精度を大幅に向上させることで,全てのベースラインよりも優れた性能を示すことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.711740183729759
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Geometric transformations have been widely used to augment the size of training images. Existing methods often assume a unimodal distribution of the underlying transformations between images, which limits their power when data with multimodal distributions occur. In this paper, we propose a novel model, Multimodal Geometric Augmentation (MGAug), that for the first time generates augmenting transformations in a multimodal latent space of geometric deformations. To achieve this, we first develop a deep network that embeds the learning of latent geometric spaces of diffeomorphic transformations (a.k.a. diffeomorphisms) in a variational autoencoder (VAE). A mixture of multivariate Gaussians is formulated in the tangent space of diffeomorphisms and serves as a prior to approximate the hidden distribution of image transformations. We then augment the original training dataset by deforming images using randomly sampled transformations from the learned multimodal latent space of VAE. To validate the efficiency of our model, we jointly learn the augmentation strategy with two distinct domain-specific tasks: multi-class classification on 2D synthetic datasets and segmentation on real 3D brain magnetic resonance images (MRIs). We also compare MGAug with state-of-the-art transformation-based image augmentation algorithms. Experimental results show that our proposed approach outperforms all baselines by significantly improved prediction accuracy. Our code is publicly available at https://github.com/tonmoy-hossain/MGAug.
Abstract（参考訳）: 幾何変換はトレーニング画像のサイズを強化するために広く用いられてきた。既存の手法では、イメージ間の変換のユニモーダル分布を仮定することが多く、マルチモーダル分布を持つデータの場合、そのパワーを制限する。本稿では,MGAug(Multimodal Geometric Augmentation)と呼ばれる新しいモデルを提案する。そこで我々はまず,微分同相変換の潜在幾何学空間(微分同相写像)の学習を変分オートエンコーダ(VAE)に組み込むディープネットワークを開発した。多変量ガウスの混合は微分同相の接空間で定式化され、画像変換の隠れた分布を近似する前の役割を果たす。次に、vaeの学習されたマルチモーダル潜在空間からランダムにサンプリングされた変換を用いて画像の変形により、元のトレーニングデータセットを増強する。モデルの有効性を検証するために,我々は,2次元合成データセットのマルチクラス分類と実脳磁気共鳴画像(MRI)のセグメンテーションという,ドメイン固有の2つのタスクで拡張戦略を共同で学習した。また,MGAugと最先端の変換に基づく画像強調アルゴリズムを比較した。実験の結果,提案手法は予測精度が大幅に向上し,すべてのベースラインを上回った。私たちのコードはhttps://github.com/tonmoy-hossain/MGAug.comで公開されています。

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