論文の概要: MonoBox: Tightness-free Box-supervised Polyp Segmentation using Monotonicity Constraint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01188v3
- Date: Fri, 21 Jun 2024 03:04:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 19:26:42.900879
- Title: MonoBox: Tightness-free Box-supervised Polyp Segmentation using Monotonicity Constraint
- Title（参考訳）: MonoBox:Monotonicity Constraintを用いた軽量なボックス管理ポリープセグメンテーション
- Authors: Qiang Hu, Zhenyu Yi, Ying Zhou, Ting Li, Fan Huang, Mei Liu, Qiang Li, Zhiwei Wang,
- Abstract要約: 単調性に制約されたボックス教師付きセグメンテーション手法であるMonoBoxを提案する。
MonoBoxは、ユーザフレンドリーでないボックステトネス仮定からトレーニングを解放する。
パブリックシンセサイザーと社内のリアルノイズデータセットの実験は、MonoBoxが他のアンチ・ノイズ・オブ・ザ・アーティファクトを上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.968472794154057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose MonoBox, an innovative box-supervised segmentation method constrained by monotonicity to liberate its training from the user-unfriendly box-tightness assumption. In contrast to conventional box-supervised segmentation, where the box edges must precisely touch the target boundaries, MonoBox leverages imprecisely-annotated boxes to achieve robust pixel-wise segmentation. The 'linchpin' is that, within the noisy zones around box edges, MonoBox discards the traditional misguiding multiple-instance learning loss, and instead optimizes a carefully-designed objective, termed monotonicity constraint. Along directions transitioning from the foreground to background, this new constraint steers responses to adhere to a trend of monotonically decreasing values. Consequently, the originally unreliable learning within the noisy zones is transformed into a correct and effective monotonicity optimization. Moreover, an adaptive label correction is introduced, enabling MonoBox to enhance the tightness of box annotations using predicted masks from the previous epoch and dynamically shrink the noisy zones as training progresses. We verify MonoBox in the box-supervised segmentation task of polyps, where satisfying box-tightness is challenging due to the vague boundaries between the polyp and normal tissues. Experiments on both public synthetic and in-house real noisy datasets demonstrate that MonoBox exceeds other anti-noise state-of-the-arts by improving Dice by at least 5.5% and 3.3%, respectively. Codes are at https://github.com/Huster-Hq/MonoBox.
- Abstract（参考訳）: 単調性に制約された革新的なボックス教師付きセグメンテーション手法であるMonoBoxを提案し,そのトレーニングをユーザフレンドリーでないボックスタイトネスの仮定から解放する。
ボックスエッジが正確にターゲット境界に触れなければならない従来のボックス管理セグメンテーションとは対照的に、MonoBoxは不正確なアノテートボックスを活用して、堅牢なピクセルワイドセグメンテーションを実現する。
この'linchpin'は、ボックスエッジ周辺のノイズの多いゾーンにおいて、MonoBoxは従来のミスガイドによるマルチインスタンス学習損失を捨て、代わりに慎重に設計されたモノトニック性制約と呼ばれる目的を最適化する、というものだ。
前景から背景へと遷移する方向に沿って、この新しい制約は、単調に減少する値の傾向に固執するように応答する。
したがって、ノイズゾーン内の元の信頼性の低い学習は、正しい、効果的な単調性最適化に変換される。
さらに、適応ラベル補正を導入し、MonoBoxは、以前のエポックから予測されたマスクを使用してボックスアノテーションの厳密性を向上し、トレーニングが進むにつれてノイズゾーンを動的に縮小する。
本研究は, ポリープと正常組織の境界が曖昧であるため, ボックスの密閉度を満たすことが困難であるポリープのボックス管理セグメンテーションタスクにおけるMonoBoxの検証である。
公開合成および社内実雑音データセットの実験では、MonoBoxはDiceを少なくとも5.5%改善し、3.3%改善することで、他のアンチ・ノイズ・オブ・ザ・アーティファクトを上回っている。
コードはhttps://github.com/Huster-Hq/MonoBoxにある。
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