論文の概要: ModelMix: A New Model-Mixup Strategy to Minimize Vicinal Risk across Tasks for Few-scribble based Cardiac Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13237v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 05:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 22:59:30.655120
• Title: ModelMix: A New Model-Mixup Strategy to Minimize Vicinal Risk across Tasks for Few-scribble based Cardiac Segmentation
• Title（参考訳）: ModelMix:Few-Scribbleをベースとした心臓セグメンテーションのためのリスク最小化のための新しいモデルミクスアップ戦略
• Authors: Ke Zhang, Vishal M. Patel,
• Abstract要約: そこで本研究では,モデルパラメータをモデルパラメータとして用いたスクリブル教師付きセグメンテーションに対する新しいアプローチを提案する。 ModelMixは、別々のエンコーダから畳み込みパラメータの凸組み合わせを使って仮想モデルを構築する。 次に、教師なしとスクリブル付きの両方の方法で、タスク間のビジナルリスクを最小限に抑えるために、モデルセットを正規化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.19827368497988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pixel-level dense labeling is both resource-intensive and time-consuming, whereas weak labels such as scribble present a more feasible alternative to full annotations. However, training segmentation networks with weak supervision from scribbles remains challenging. Inspired by the fact that different segmentation tasks can be correlated with each other, we introduce a new approach to few-scribble supervised segmentation based on model parameter interpolation, termed as ModelMix. Leveraging the prior knowledge that linearly interpolating convolution kernels and bias terms should result in linear interpolations of the corresponding feature vectors, ModelMix constructs virtual models using convex combinations of convolutional parameters from separate encoders. We then regularize the model set to minimize vicinal risk across tasks in both unsupervised and scribble-supervised way. Validated on three open datasets, i.e., ACDC, MSCMRseg, and MyoPS, our few-scribble guided ModelMix significantly surpasses the performance of the state-of-the-art scribble supervised methods.
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルの高密度ラベリングはリソース集約的かつ時間を要するが、スクリブルのような弱いラベルは完全なアノテーションの代替となる。 しかし、スクリブルからの監督が弱いセグメンテーションネットワークの訓練は依然として困難である。 異なるセグメンテーションタスクを相互に関連付けることができるという事実に着想を得て,モデルパラメータ補間に基づくスクリブル制御セグメンテーションに新たなアプローチを導入する。 畳み込みカーネルとバイアス項の線形補間が対応する特徴ベクトルの線形補間をもたらすという以前の知識を活用して、ModelMixは、畳み込みパラメータの凸結合を別のエンコーダから構築する。 次に、教師なしとスクリブル付きの両方の方法で、タスク間のビジナルリスクを最小限に抑えるために、モデルセットを正規化します。 ACDC、MSCMRseg、MyoPSの3つのオープンデータセットで検証されたModelMixは、最先端のスクリブル管理手法の性能を大幅に上回っている。

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