論文の概要: Self-Paced Sample Selection for Barely-Supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05248v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 03:36:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 20:37:03.747598
- Title: Self-Paced Sample Selection for Barely-Supervised Medical Image Segmentation
- Title(参考訳): 静注医療画像分割のための自己ペーストサンプル選択法
- Authors: Junming Su, Zhiqiang Shen, Peng Cao, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane,
- Abstract要約: 画像登録によって生成された擬似ラベルには大きなノイズが伴う。
医用画像セグメンテーションのためのセルフペーストサンプル選択フレームワーク(SPSS)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.69909762038458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The existing barely-supervised medical image segmentation (BSS) methods, adopting a registration-segmentation paradigm, aim to learn from data with very few annotations to mitigate the extreme label scarcity problem. However, this paradigm poses a challenge: pseudo-labels generated by image registration come with significant noise. To address this issue, we propose a self-paced sample selection framework (SPSS) for BSS. Specifically, SPSS comprises two main components: 1) self-paced uncertainty sample selection (SU) for explicitly improving the quality of pseudo labels in the image space, and 2) self-paced bidirectional feature contrastive learning (SC) for implicitly improving the quality of pseudo labels through enhancing the separability between class semantics in the feature space. Both SU and SC are trained collaboratively in a self-paced learning manner, ensuring that SPSS can learn from high-quality pseudo labels for BSS. Extensive experiments on two public medical image segmentation datasets demonstrate the effectiveness and superiority of SPSS over the state-of-the-art. Our code is release at https://github.com/SuuuJM/SPSS.
- Abstract(参考訳): 既存のほとんど管理されていない医用画像分割法(BSS)は,極度のラベル不足を軽減すべく,ごくわずかなアノテーションでデータから学習することを目的としている。
しかし、このパラダイムは、画像登録によって生成された擬似ラベルには大きなノイズが伴う。
この問題に対処するために,BSSのためのセルフペーストサンプル選択フレームワーク(SPSS)を提案する。
具体的には、SPSSは2つの主要コンポーネントから構成される。
1)画像空間における擬似ラベルの品質を明確に向上させる自傷不確かさサンプル選択(SU)
2) 特徴空間におけるクラスセマンティクスの分離性を高めることにより, 擬似ラベルの品質を暗黙的に向上させる, 自己ペース型双方向特徴比較学習 (SC) について検討した。
SU と SC の双方は、自己評価学習方式で協調的に訓練されており、SPSS が BSS の高品質な擬似ラベルから学べるようにしている。
2つの公開医用画像セグメンテーションデータセットに対する大規模な実験は、SPSSが最先端技術よりも有効であることと優位性を示している。
私たちのコードはhttps://github.com/SuuuJM/SPSS.comでリリースされています。
関連論文リスト
- Generalized Semi-Supervised Learning via Self-Supervised Feature Adaptation [87.17768598044427]
従来の半教師付き学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータの特徴分布が一貫したものであると仮定する。
本稿では,ラベル付きおよびラベルなしデータの分散によるSSL性能向上のための汎用フレームワークであるセルフ・スーパービジョン・フィーチャー・アダプテーション(SSFA)を提案する。
提案するSSFAは擬似ラベルベースのSSL学習者に適用可能であり,ラベル付き,ラベルなし,さらには目に見えない分布における性能を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T03:13:45Z) - Rethinking Barely-Supervised Segmentation from an Unsupervised Domain Adaptation Perspective [22.69909762038458]
本稿では,BSS (Not-supervised Medical Image segmentation) の課題について検討する。
トレーニングデータセットは、単一のスライスアノテーションと多数の未ラベル画像のみを含むラベル付きデータからなる。
画像登録に頼らずにラベル付きセットとして1つの注釈付きスライスのみを用いてモデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T02:46:19Z) - SPLAL: Similarity-based pseudo-labeling with alignment loss for
semi-supervised medical image classification [11.435826510575879]
半教師付き学習(SSL)メソッドはラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用することで課題を軽減することができる。
医用画像分類のためのSSL法では,(1)ラベルなしデータセットの画像に対する信頼性の高い擬似ラベルの推定,(2)クラス不均衡によるバイアスの低減という2つの課題に対処する必要がある。
本稿では,これらの課題を効果的に解決する新しいSSLアプローチであるSPLALを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T14:53:24Z) - GraSS: Contrastive Learning with Gradient Guided Sampling Strategy for
Remote Sensing Image Semantic Segmentation [14.750062497258147]
RSIセマンティックセグメンテーションのためのGradient Guided Smpling Strategy (GraSS) を用いたコントラスト学習を提案する。
GraSSは2つのステージで構成されている。
GraSSは高分解能RSIセマンティックセグメンテーションにおけるSSCLの性能を効果的に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T01:50:46Z) - Ambiguity-Resistant Semi-Supervised Learning for Dense Object Detection [98.66771688028426]
本研究では,一段階検出器のためのAmbiguity-Resistant Semi-supervised Learning (ARSL)を提案する。
擬似ラベルの分類とローカライズ品質を定量化するために,JCE(Joint-Confidence Estimation)を提案する。
ARSLは、曖昧さを効果的に軽減し、MS COCOおよびPASCALVOC上で最先端のSSOD性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T07:46:58Z) - Learning Self-Supervised Low-Rank Network for Single-Stage Weakly and
Semi-Supervised Semantic Segmentation [119.009033745244]
本稿では,単一段階弱教師付き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(WSSS)と半教師付きセマンティクスセマンティクスセマンティクス(SSSS)のための自己教師付き低ランクネットワーク(SLRNet)を提案する。
SLRNetは、画像の異なるビューから複数の注意深いLR表現を同時に予測し、正確な擬似ラベルを学習する。
Pascal VOC 2012、COCO、L2IDデータセットの実験では、SLRNetは最先端のWSSSメソッドとSSSSメソッドの両方で、さまざまな設定で優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-19T09:19:55Z) - POPCORN: Progressive Pseudo-labeling with Consistency Regularization and
Neighboring [3.4253416336476246]
半教師付き学習(SSL)では、ラベルのないデータを使用して、画像の不足と、未確認領域へのメソッドの一般化の欠如を補う。
画像分割のための整合正則化と擬似ラベル化を組み合わせた新しい手法POPCORNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T23:36:36Z) - Trash to Treasure: Harvesting OOD Data with Cross-Modal Matching for
Open-Set Semi-Supervised Learning [101.28281124670647]
オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)では、ラベルなしデータにOOD(Out-of-distribution)サンプルを含む、難しいが実用的なシナリオを調査する。
我々は、OODデータの存在を効果的に活用し、特徴学習を増強する新しいトレーニングメカニズムを提案する。
我々のアプローチは、オープンセットSSLのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T09:14:44Z) - PseudoSeg: Designing Pseudo Labels for Semantic Segmentation [78.35515004654553]
ラベルなしまたは弱いラベル付きデータを用いたトレーニングのための構造化された擬似ラベルを生成するための擬似ラベルの再設計を提案する。
提案手法の有効性を,低データと高データの両方において示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T17:59:30Z) - ATSO: Asynchronous Teacher-Student Optimization for Semi-Supervised
Medical Image Segmentation [99.90263375737362]
教師-学生最適化の非同期版であるATSOを提案する。
ATSOはラベルのないデータを2つのサブセットに分割し、モデルの微調整に1つのサブセットを交互に使用し、他のサブセットのラベルを更新する。
医用画像のセグメンテーションデータセットを2つ評価し,様々な半教師付き環境において優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T04:05:12Z)
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。