論文の概要: Reimagining Image Segmentation using Active Contour: From Chan Vese Algorithm into a Proposal Novel Functional Loss Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19946v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 15:01:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.674796
• Title: Reimagining Image Segmentation using Active Contour: From Chan Vese Algorithm into a Proposal Novel Functional Loss Framework
• Title（参考訳）: 能動輪郭を用いた画像分割の再構成:Chan Veseアルゴリズムから新しい機能的ロスフレームワークへ
• Authors: Gianluca Guzzetta,
• Abstract要約: 画像分割のためのChan-Veseアルゴリズムの包括的研究と解析を行う。 我々は、チャン=ヴェーゼ模型のエネルギーとそのレベルセット関数に基づく偏微分方程式の実験的研究から導かれる離散化スキームを用いる。 本稿では,Pytorch.nn.LossとChan-Veseアルゴリズムに基づくレベルを用いた,アクティブな輪郭に基づく機能的セグメンテーション損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a comprehensive study and analysis of the Chan-Vese algorithm for image segmentation. We employ a discretized scheme derived from the empirical study of the Chan-Vese model's functional energy and its partial differential equation based on its level set function. We provide a proof of the results and an implementation using MATLAB. Leveraging modern computer vision methodologies, we propose a functional segmentation loss based on active contours, utilizing pytorch.nn.ModuleLoss and a level set based on the Chan-Vese algorithm. We compare our results with common computer vision segmentation datasets and evaluate the performance of classical loss functions against our proposed method. All code and materials used are available at https://github.com/gguzzy/chan_vese_functional_loss.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分割のためのChan-Veseアルゴリズムの包括的研究と解析を行う。 我々は、チャン=ヴェーゼモデルの関数エネルギーとそのレベルセット関数に基づく偏微分方程式の実験的研究から導かれる離散化スキームを用いる。 結果の証明とMATLABを用いた実装について述べる。 現代のコンピュータビジョン手法を応用して,Pytorch.nn.ModuleLossとChan-Veseアルゴリズムに基づくレベルセットを用いて,アクティブな輪郭に基づく機能的セグメンテーション損失を提案する。 本研究の結果をコンピュータビジョン分割データセットと比較し,従来の損失関数の性能を提案手法と比較した。 使用するすべてのコードと資料はhttps://github.com/gguzzy/chan_vese_functional_loss.comで公開されている。

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