Fugu-MT 論文翻訳(概要): SAM-I-Am: Semantic Boosting for Zero-shot Atomic-Scale Electron Micrograph Segmentation

論文の概要: SAM-I-Am: Semantic Boosting for Zero-shot Atomic-Scale Electron Micrograph Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06638v2
Date: Fri, 10 May 2024 18:08:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 23:34:50.648223
Title: SAM-I-Am: Semantic Boosting for Zero-shot Atomic-Scale Electron Micrograph Segmentation
Title（参考訳）: SAM-I-Am:Zero-shot Atomic-Scale Electron Micrograph Segmentationのためのセマンティックブースティング
Authors: Waqwoya Abebe, Jan Strube, Luanzheng Guo, Nathan R. Tallent, Oceane Bel, Steven Spurgeon, Christina Doty, Ali Jannesari,
Abstract要約: 最先端の基盤モデルは、ドメインによって無意味で誤った結果を生成することができる。微調整と再訓練は特定の領域では不可能である。セマンティック・ブースティング(セマンティック・ブースティング)を提案する: ゼロショット基礎モデルが与えられた場合、セマンティック・セグメンテーションをガイドし、ドメインの期待に合うように結果を調整する。我々は、(絶対)+21.35%、+12.6%、+5.27%の平均IoU、-9.91%、-18.42%、-4.06%のゼロショット性能向上を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.967064378914305
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Image segmentation is a critical enabler for tasks ranging from medical diagnostics to autonomous driving. However, the correct segmentation semantics - where are boundaries located? what segments are logically similar? - change depending on the domain, such that state-of-the-art foundation models can generate meaningless and incorrect results. Moreover, in certain domains, fine-tuning and retraining techniques are infeasible: obtaining labels is costly and time-consuming; domain images (micrographs) can be exponentially diverse; and data sharing (for third-party retraining) is restricted. To enable rapid adaptation of the best segmentation technology, we propose the concept of semantic boosting: given a zero-shot foundation model, guide its segmentation and adjust results to match domain expectations. We apply semantic boosting to the Segment Anything Model (SAM) to obtain microstructure segmentation for transmission electron microscopy. Our booster, SAM-I-Am, extracts geometric and textural features of various intermediate masks to perform mask removal and mask merging operations. We demonstrate a zero-shot performance increase of (absolute) +21.35%, +12.6%, +5.27% in mean IoU, and a -9.91%, -18.42%, -4.06% drop in mean false positive masks across images of three difficulty classes over vanilla SAM (ViT-L).
Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーションは、医療診断から自律運転まで、タスクにとって重要なイネーブルである。しかし、正しいセグメンテーションセマンティクス - 境界はどこにあるのか? どのセグメントが論理的に似ていますか? - 最先端の基盤モデルが無意味で誤った結果を生み出すことができるように、ドメインによって変化します。さらに、一部のドメインでは、ラベルの取得にはコストがかかり、時間がかかり、ドメイン画像(マイクログラフ)は指数関数的に多様性があり、データ共有(サードパーティのリトレーニング)は制限される。最良セグメンテーション技術の迅速な適応を実現するため、ゼロショット基礎モデルが与えられた場合、セグメンテーションをガイドし、ドメインの期待に合うように結果を調整するセグメンテーションの概念を提案する。本研究では,Segment Anything Model (SAM) にセマンティック・ブースティングを適用し,透過電子顕微鏡のためのミクロ構造セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクスを求める。我々のブースターSAM-I-Amは、様々な中間マスクの幾何学的およびテクスチャ的特徴を抽出し、マスク除去およびマスクマージ操作を行う。我々は、(絶対)+21.35%、+12.6%、+5.27%、平均IoU、-9.91%、-18.42%、-4.06%のゼロショット性能が、バニラSAM(ViT-L)よりも難易度の高い3つの画像にまたがって、平均偽陽性マスクを減少させることを示した。

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