Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contour Field based Elliptical Shape Prior for the Segment Anything Model

論文の概要: Contour Field based Elliptical Shape Prior for the Segment Anything Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12556v1
Date: Thu, 17 Apr 2025 01:08:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-26 01:39:14.71757
Title: Contour Field based Elliptical Shape Prior for the Segment Anything Model
Title（参考訳）: セグメンテーションモデルに先立つ輪郭場に基づく楕円形状
Authors: Xinyu Zhao, Jun Liu, Faqiang Wang, Li Cui, Yuping Duan,
Abstract要約: 楕円形の先行情報は、医学や自然画像における特定のタスクに対する画像分割の精度を向上させる上で重要な役割を担っている。 SAM(Segment Anything Model)など、既存のディープラーニングベースのセグメンテーション手法では、楕円形状のセグメンテーション結果の効率向上に苦慮することが多い。本稿では,従来の楕円形状を,変分法を用いて深層学習に基づくSAM画像分割手法に統合する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.283740767419319
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The elliptical shape prior information plays a vital role in improving the accuracy of image segmentation for specific tasks in medical and natural images. Existing deep learning-based segmentation methods, including the Segment Anything Model (SAM), often struggle to produce segmentation results with elliptical shapes efficiently. This paper proposes a new approach to integrate the prior of elliptical shapes into the deep learning-based SAM image segmentation techniques using variational methods. The proposed method establishes a parameterized elliptical contour field, which constrains the segmentation results to align with predefined elliptical contours. Utilizing the dual algorithm, the model seamlessly integrates image features with elliptical priors and spatial regularization priors, thereby greatly enhancing segmentation accuracy. By decomposing SAM into four mathematical sub-problems, we integrate the variational ellipse prior to design a new SAM network structure, ensuring that the segmentation output of SAM consists of elliptical regions. Experimental results on some specific image datasets demonstrate an improvement over the original SAM.
Abstract（参考訳）: 楕円形の先行情報は、医療や自然画像における特定のタスクに対する画像セグメンテーションの精度を向上させる上で重要な役割を担っている。 SAM(Segment Anything Model)など、既存のディープラーニングベースのセグメンテーション手法では、楕円形状のセグメンテーション結果の効率向上に苦慮することが多い。本稿では,従来の楕円形状を,変分法を用いて深層学習に基づくSAM画像分割手法に統合する手法を提案する。提案手法はパラメータ化楕円形輪郭場を確立し, 分割結果の制約を予め定義された楕円形輪郭と整合させる。デュアルアルゴリズムを用いることで、画像特徴と楕円的先行と空間正則化先行とをシームレスに統合し、セグメント化精度を大幅に向上する。 SAMを4つの数学的サブプロブレムに分解することにより、新しいSAMネットワーク構造を設計する前に変分楕円を積分し、SAMのセグメンテーション出力が楕円領域であることを保証する。いくつかの特定の画像データセットの実験結果は、オリジナルのSAMよりも改善されていることを示している。

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