論文の概要: TopoMortar: A dataset to evaluate image segmentation methods focused on topology accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03365v2
- Date: Mon, 18 Aug 2025 15:23:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.828784
- Title: TopoMortar: A dataset to evaluate image segmentation methods focused on topology accuracy
- Title（参考訳）: TopoMortar: トポロジの精度に着目した画像分割手法の評価データセット
- Authors: Juan Miguel Valverde, Motoya Koga, Nijihiko Otsuka, Anders Bjorholm Dahl,
- Abstract要約: TopoMortarは、トポロジーに焦点を当てた画像セグメンテーション手法を評価するために特別に設計された最初のデータセットである。
TopoMortar 上で clDice が最も位相的に正確なセグメンテーションを達成したことを示す。
また,データ拡張と自己蒸留によりクロスエントロピーDice損失が増加し,ほとんどのトポロジ損失関数を超えることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5892638927736115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present TopoMortar, a brick wall dataset that is the first dataset specifically designed to evaluate topology-focused image segmentation methods, such as topology loss functions. Motivated by the known sensitivity of methods to dataset challenges, such as small training sets, noisy labels, and out-of-distribution test-set images, TopoMortar is created to enable in two ways investigating methods' effectiveness at improving topology accuracy. First, by eliminating dataset challenges that, as we show, impact the effectiveness of topology loss functions. Second, by allowing to represent different dataset challenges in the same dataset, isolating methods' performance from dataset challenges. TopoMortar includes three types of labels (accurate, pseudo-labels, and noisy labels), two fixed training sets (large and small), and in-distribution and out-of-distribution test-set images. We compared eight loss functions on TopoMortar, and we found that clDice achieved the most topologically accurate segmentations, and that the relative advantageousness of the other loss functions depends on the experimental setting. Additionally, we show that data augmentation and self-distillation can elevate Cross entropy Dice loss to surpass most topology loss functions, and that those simple methods can enhance topology loss functions as well. TopoMortar and our code can be found at https://jmlipman.github.io/TopoMortar
- Abstract（参考訳）: TopoMortarは,トポロジに着目した画像分割手法(トポロジロス関数など)を評価するために設計された最初のデータセットである。
TopoMortarは、小さなトレーニングセット、ノイズラベル、アウト・オブ・ディストリビューションテストセットイメージなどの課題をデータセット化する方法の既知の感度によって、トポロジの精度を改善する方法の有効性を2つの方法で調査できるように作られている。
まず、私たちが示すように、トポロジ損失関数の有効性に影響を及ぼすデータセットの課題を取り除く。
次に、異なるデータセットの課題を同じデータセットで表現できるようにすることで、データセットの課題からメソッドのパフォーマンスを分離する。
TopoMortarには3種類のラベル(精度、擬似ラベル、ノイズラベル)、2つの固定トレーニングセット(大きくて小さい)、分布内および分布外テストセットイメージが含まれている。
TopoMortar 上の8つの損失関数を比較し,clDice が最も位相的に正確なセグメンテーションを実現し,他の損失関数の相対的優位性は実験条件に依存することを示した。
さらに,データ拡張と自己蒸留により,クロスエントロピーDice損失がほとんどのトポロジ損失関数を超えるように増大し,これらの単純な手法はトポロジ損失関数も向上することを示した。
TopoMortarと私たちのコードはhttps://jmlipman.github.io/TopoMortarにある。
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