論文の概要: Uncertainty-Aware Regularization for Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01705v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 14:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 08:47:21.203278
• Title: Uncertainty-Aware Regularization for Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: 画像間翻訳における不確実性を考慮した正規化
• Authors: Anuja Vats, Ivar Farup, Marius Pedersen, Kiran Raja,
• Abstract要約: 医用画像変換(I2I)における不確実性評価を改善する手法を提案する。 本モデルはアレータリック不確実性を統合し, 単純な事前予測にインスパイアされた不確実性認識規則化(UAR)を用いて不確実性推定を精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5274064055508174
• License:
• Abstract: The importance of quantifying uncertainty in deep networks has become paramount for reliable real-world applications. In this paper, we propose a method to improve uncertainty estimation in medical Image-to-Image (I2I) translation. Our model integrates aleatoric uncertainty and employs Uncertainty-Aware Regularization (UAR) inspired by simple priors to refine uncertainty estimates and enhance reconstruction quality. We show that by leveraging simple priors on parameters, our approach captures more robust uncertainty maps, effectively refining them to indicate precisely where the network encounters difficulties, while being less affected by noise. Our experiments demonstrate that UAR not only improves translation performance, but also provides better uncertainty estimations, particularly in the presence of noise and artifacts. We validate our approach using two medical imaging datasets, showcasing its effectiveness in maintaining high confidence in familiar regions while accurately identifying areas of uncertainty in novel/ambiguous scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークにおける不確実性の定量化の重要性は、信頼性の高い実世界のアプリケーションにとって最重要課題となっている。 本稿では,医用画像変換(I2I)における不確実性評価を改善する手法を提案する。 本モデルでは,アレータティックな不確実性を統合し,不確実性評価を洗練させ,再構成品質を向上させるために,単純な先行手法にインスパイアされた不確実性認識規則化(UAR)を用いる。 提案手法では,パラメータの単純さを生かして,より堅牢な不確実性マップを抽出し,ネットワークの難易度を正確に把握し,ノイズの影響を受けないようにする。 我々の実験は、UARが翻訳性能を向上するだけでなく、特にノイズやアーティファクトの存在下で、より良い不確実性評価を提供することを示した。 本研究では,2つの医用画像データセットを用いたアプローチの有効性を検証するとともに,新規・曖昧なシナリオにおける不確実性領域を正確に同定し,その信頼性を向上する。

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