論文の概要: DAWN: Domain-Adaptive Weakly Supervised Nuclei Segmentation via Cross-Task Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14956v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 06:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 15:54:19.534532
- Title: DAWN: Domain-Adaptive Weakly Supervised Nuclei Segmentation via Cross-Task Interactions
- Title(参考訳): DAWN:クロスタスクインタラクションによるドメイン適応型弱修正核セグメンテーション
- Authors: Ye Zhang, Yifeng Wang, Zijie Fang, Hao Bian, Linghan Cai, Ziyue Wang, Yongbing Zhang,
- Abstract要約: 現在の弱い制御された核分割アプローチは、2段階の擬似ラベル生成とネットワークトレーニングプロセスに従う。
本稿では,クロスタスクインタラクション戦略を用いたドメイン適応型弱教師付き核セグメンテーションフレームワークを提案する。
提案手法の有効性を検証するため,6つのデータセットに対して広範囲な比較・アブレーション実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.68742587885609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Weakly supervised segmentation methods have gained significant attention due to their ability to reduce the reliance on costly pixel-level annotations during model training. However, the current weakly supervised nuclei segmentation approaches typically follow a two-stage pseudo-label generation and network training process. The performance of the nuclei segmentation heavily relies on the quality of the generated pseudo-labels, thereby limiting its effectiveness. This paper introduces a novel domain-adaptive weakly supervised nuclei segmentation framework using cross-task interaction strategies to overcome the challenge of pseudo-label generation. Specifically, we utilize weakly annotated data to train an auxiliary detection task, which assists the domain adaptation of the segmentation network. To enhance the efficiency of domain adaptation, we design a consistent feature constraint module integrating prior knowledge from the source domain. Furthermore, we develop pseudo-label optimization and interactive training methods to improve the domain transfer capability. To validate the effectiveness of our proposed method, we conduct extensive comparative and ablation experiments on six datasets. The results demonstrate the superiority of our approach over existing weakly supervised approaches. Remarkably, our method achieves comparable or even better performance than fully supervised methods. Our code will be released in https://github.com/zhangye-zoe/DAWN.
- Abstract(参考訳): モデルトレーニングにおけるコストの高いピクセルレベルのアノテーションへの依存を減らすために,教師付きセグメンテーション手法が注目されている。
しかし、現在の弱い制御された核分割アプローチは、通常、2段階の擬似ラベル生成とネットワークトレーニングプロセスに従う。
核セグメンテーションの性能は生成した擬似ラベルの品質に大きく依存しているため、その有効性は制限される。
本稿では,擬似ラベル生成の課題を克服するために,クロスタスクインタラクション戦略を用いたドメイン適応型弱教師付き核セグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には、弱い注釈付きデータを用いて補助的な検出タスクを訓練し、セグメンテーションネットワークのドメイン適応を支援する。
ドメイン適応の効率を高めるために、ソースドメインからの事前知識を統合する一貫した機能制約モジュールを設計する。
さらに,ドメイン転送能力を向上させるために,擬似ラベル最適化と対話型トレーニング手法を開発した。
提案手法の有効性を検証するため,6つのデータセットに対して広範囲な比較・アブレーション実験を行った。
その結果、既存の弱教師付きアプローチよりも、我々のアプローチの方が優れていることが示された。
注目すべきは,本手法が完全教師付き手法と同等あるいはそれ以上の性能を実現することである。
私たちのコードはhttps://github.com/zhangye-zoe/DAWN.orgでリリースされます。
関連論文リスト
- Improve Cross-domain Mixed Sampling with Guidance Training for Adaptive Segmentation [9.875170018805768]
教師なしのドメイン適応(UDA)は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを調整し、追加のアノテーションを必要とせずにターゲットドメインでうまく機能させる。
本稿では,指導訓練という新しい補助課題を提案する。
本課題は,実世界の分散シフトを緩和しつつ,クロスドメイン混合サンプリング手法の有効利用を促進する。
既存の手法と統合し、継続的に性能を向上することで、我々のアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T07:12:48Z) - Labeling Where Adapting Fails: Cross-Domain Semantic Segmentation with
Point Supervision via Active Selection [81.703478548177]
セマンティックセグメンテーションに特化したトレーニングモデルは、大量のピクセル単位のアノテートデータを必要とする。
教師なしドメイン適応手法は、ラベル付きソースとラベルなしターゲットデータとの間の特徴分布の整合化を目的としている。
以前の研究は、対象データにスパース単一ピクセルアノテーションという形で、人間のインタラクションをこのプロセスに含めようと試みていた。
アクティブな選択による注釈付きポイントを用いた意味的セグメンテーションのための新しいドメイン適応フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T01:52:28Z) - Semi-supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation [3.946367634483361]
セマンティックセグメンテーションにおけるクロスドメインとイントラドメインのギャップに対処する2段階の半教師付き二重ドメイン適応(SSDDA)手法を提案する。
提案手法は,2つの共通合成-実合成セマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて,最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T16:13:00Z) - Stagewise Unsupervised Domain Adaptation with Adversarial Self-Training
for Road Segmentation of Remote Sensing Images [93.50240389540252]
リモートセンシング画像からの道路セグメンテーションは、幅広い応用可能性を持つ課題である。
本稿では,この領域における領域シフト(DS)問題に対処するため,RoadDAと呼ばれる新たな段階的ドメイン適応モデルを提案する。
2つのベンチマーク実験の結果、RoadDAはドメインギャップを効率的に減らし、最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-28T09:29:14Z) - Adapting Segmentation Networks to New Domains by Disentangling Latent
Representations [14.050836886292869]
ドメイン適応アプローチは、ラベルを持つソースドメインから取得した知識を関連するラベルを持つターゲットドメインに転送する役割を担っている。
本稿では,教師付きトレーニングと比較して適応戦略の相対的有効性を捉えるための新しい性能指標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T09:43:07Z) - Leveraging Auxiliary Tasks with Affinity Learning for Weakly Supervised
Semantic Segmentation [88.49669148290306]
そこで我々はAuxSegNetと呼ばれる弱教師付きマルチタスク・フレームワークを提案し,サリエンシ検出とマルチラベル画像分類を補助タスクとして活用する。
同様の構造的セマンティクスに着想を得て,サリエンシとセグメンテーションの表現から,クロスタスクなグローバル画素レベルの親和性マップを学習することを提案する。
学習されたクロスタスク親和性は、両方のタスクに対して改善された擬似ラベルを提供するために、唾液度予測を洗練し、CAMマップを伝播するために使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-25T11:39:58Z) - Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Patch-Wise Contrastive
Learning [62.7588467386166]
ドメイン間で構造的に類似するラベルパッチの機能を調整することで、ドメインギャップを埋めるためにコントラスト学習を利用する。
私たちのアプローチは、常に2つの困難なドメイン適応セグメンテーションタスクにおいて、最先端の非監視および半監督メソッドを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T13:39:12Z) - Selective Pseudo-Labeling with Reinforcement Learning for
Semi-Supervised Domain Adaptation [116.48885692054724]
半教師付きドメイン適応のための強化学習に基づく選択擬似ラベル法を提案する。
高精度かつ代表的な擬似ラベルインスタンスを選択するための深層Q-ラーニングモデルを開発する。
提案手法は, SSDAのベンチマークデータセットを用いて評価し, 全ての比較手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T03:37:38Z) - Unsupervised Domain Adaptation in Semantic Segmentation via Orthogonal
and Clustered Embeddings [25.137859989323537]
本稿では,機能クラスタリング手法に基づく効果的なUnsupervised Domain Adaptation(UDA)戦略を提案する。
識別的クラスタリング性能を高めるために,2つの新しい学習目標を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T10:06:22Z) - Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through
Self-Supervision [73.76277367528657]
畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチは、セマンティックセグメンテーションにおいて顕著な進歩を遂げた。
この制限に対処するために、グラフィックエンジンから生成された注釈付きデータを使用してセグメンテーションモデルをトレーニングする。
ドメイン間およびドメイン間ギャップを最小化する2段階の自己教師付きドメイン適応手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T15:24:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。