論文の概要: Proxy Prompt: Endowing SAM and SAM 2 with Auto-Interactive-Prompt for Medical Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03501v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 10:01:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:26.655835
• Title: Proxy Prompt: Endowing SAM and SAM 2 with Auto-Interactive-Prompt for Medical Segmentation
• Title（参考訳）: Proxy Prompt: SAM と SAM 2 の術式
• Authors: Wang Xinyi, Kang Hongyu, Wei Peishan, Shuai Li, Yu Sun, Sai Kit Lam, Yongping Zheng,
• Abstract要約: プリアノテートマスクを用いた非ターゲットデータを利用して自動生成するProxy Prompt (PP)を提案する。 非ターゲットデータから最も代表的な文脈情報を適応的に選択する3段階のコンテキスト選択戦略を考案する。 提案手法は,4つの公開データセット上での最先端性能を達成し,16個の画像マスクでトレーニングした場合でも,完全に訓練されたモデルと同等の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.375538256947154
• License:
• Abstract: In this paper, we aim to address the unmet demand for automated prompting and enhanced human-model interactions of SAM and SAM2 for the sake of promoting their widespread clinical adoption. Specifically, we propose Proxy Prompt (PP), auto-generated by leveraging non-target data with a pre-annotated mask. We devise a novel 3-step context-selection strategy for adaptively selecting the most representative contextual information from non-target data via vision mamba and selective maps, empowering the guiding capability of non-target image-mask pairs for segmentation on target image/video data. To reinforce human-model interactions in PP, we further propose a contextual colorization module via a dual-reverse cross-attention to enhance interactions between target features and contextual-embedding with amplifying distinctive features of user-defined object(s). Via extensive evaluations, our method achieves state-of-the-art performance on four public datasets and yields comparable results with fully-trained models, even when trained with only 16 image masks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SAM と SAM2 の人-モデル相互作用を促進・促進するための非金属的需要に対処することを目的とする。 具体的には,プリアノテートマスクを用いた非ターゲットデータを利用して自動生成するProxy Prompt (PP)を提案する。 我々は、視覚マンバと選択マップを介して、最も代表的なコンテキスト情報を適応的に選択する新しい3段階のコンテキスト選択戦略を考案し、ターゲット画像/映像データに対するセグメンテーションのための非ターゲット画像-マスクペアの誘導能力を高める。 PPにおける人間-モデル相互作用の強化を目的として,ユーザ定義オブジェクトの特色を増幅したコンテキスト-埋め込みとターゲット特徴との相互作用を強化するために,デュアル・リバース・クロスアテンションによるコンテキスト-カラー化モジュールを提案する。 提案手法は,4つの公開データセットに対して最先端のパフォーマンスを達成し,16個の画像マスクでトレーニングした場合でも,完全に訓練されたモデルと同等の結果が得られる。

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