論文の概要: Static Segmentation by Tracking: A Label-Efficient Approach for Fine-Grained Specimen Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06749v2
- Date: Fri, 04 Jul 2025 22:40:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.189564
- Title: Static Segmentation by Tracking: A Label-Efficient Approach for Fine-Grained Specimen Image Segmentation
- Title（参考訳）: 追跡による静的セグメンテーション:細粒化標本画像セグメンテーションのためのラベル効率の良いアプローチ
- Authors: Zhenyang Feng, Zihe Wang, Jianyang Gu, Saul Ibaven Bueno, Tomasz Frelek, Advikaa Ramesh, Jingyan Bai, Lemeng Wang, Zanming Huang, Jinsu Yoo, Tai-Yu Pan, Arpita Chowdhury, Michelle Ramirez, Elizabeth G. Campolongo, Matthew J. Thompson, Christopher G. Lawrence, Sydne Record, Neil Rosser, Anuj Karpatne, Daniel Rubenstein, Hilmar Lapp, Charles V. Stewart, Tanya Berger-Wolf, Yu Su, Wei-Lun Chao,
- Abstract要約: 静的追跡(SST)は、擬似先行画像から注釈付きまたは予測されたマスクを伝搬することにより、ラベルなし画像のためのマスクを生成する。
SSTは1種につき1つのラベル付き画像で高品質な特徴セグメンテーションを実現し、検体画像解析のブレークスルーとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.600615863425215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We study image segmentation in the biological domain, particularly trait segmentation from specimen images (e.g., butterfly wing stripes, beetle elytra). This fine-grained task is crucial for understanding the biology of organisms, but it traditionally requires manually annotating segmentation masks for hundreds of images per species, making it highly labor-intensive. To address this challenge, we propose a label-efficient approach, Static Segmentation by Tracking (SST), based on a key insight: while specimens of the same species exhibit natural variation, the traits of interest show up consistently. This motivates us to concatenate specimen images into a ``pseudo-video'' and reframe trait segmentation as a tracking problem. Specifically, SST generates masks for unlabeled images by propagating annotated or predicted masks from the ``pseudo-preceding'' images. Built upon recent video segmentation models, such as Segment Anything Model 2, SST achieves high-quality trait segmentation with only one labeled image per species, marking a breakthrough in specimen image analysis. To further enhance segmentation quality, we introduce a cycle-consistent loss for fine-tuning, again requiring only one labeled image. Additionally, we demonstrate the broader potential of SST, including one-shot instance segmentation in natural images and trait-based image retrieval.
- Abstract（参考訳）: 生物領域のイメージセグメンテーション,特に標本画像(例,蝶の羽のストライプ,甲虫のエリスラ)の特徴セグメンテーションについて検討した。
このきめ細かいタスクは生物の生物学を理解するのに不可欠ですが、伝統的に1種あたり数百枚の画像にセグメンテーションマスクを手動でアノテートする必要があるため、非常に労働集約的です。
この課題に対処するため,同種の標本が自然変化を示す一方で,興味のある特徴が一貫して現れるという重要な知見に基づいて,ラベル効率のよいSST(Static Segmentation by Tracking)を提案する。
これにより,検体像を `pseudo-video'' に分解し,トラヒックセグメンテーションを追跡問題として再編成する。
具体的には、<pseudo-preceding'画像から注釈付きまたは予測されたマスクを伝搬することにより、ラベルなし画像用のマスクを生成する。
Segment Anything Model 2のような最近のビデオセグメンテーションモデルに基づいて構築されたSSTは、1種1つのラベル付き画像で高品質な特徴セグメンテーションを実現し、検体画像解析のブレークスルーとなった。
セグメンテーションの品質をさらに向上するため、細調整のためのサイクル一貫性損失を導入し、1つのラベル付き画像しか必要としない。
さらに、自然画像のワンショットインスタンスセグメンテーションや特徴に基づく画像検索など、SSTのより広範な可能性を示す。
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