論文の概要: Robust Variational Model Based Tailored UNet: Leveraging Edge Detector and Mean Curvature for Improved Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07590v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 14:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.929239
• Title: Robust Variational Model Based Tailored UNet: Leveraging Edge Detector and Mean Curvature for Improved Image Segmentation
• Title（参考訳）: ロバスト変分モデルに基づくテーラー付きUNet:エッジ検出器の活用と画像分割改善のための平均曲率
• Authors: Kaili Qi, Zhongyi Huang, Wenli Yang,
• Abstract要約: 本稿では,変分モデルに基づくUNet(VM_TUNet)の頑健なバージョンを提案する。 VM_TUNetは、変分メソッドとディープラーニングを統合するハイブリッドフレームワークである。 3つのベンチマークデータセットを用いた実験により,提案手法は性能と計算効率のバランスの取れたトレードオフを実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.638424494500011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenge of segmenting noisy images with blurred or fragmented boundaries, this paper presents a robust version of Variational Model Based Tailored UNet (VM_TUNet), a hybrid framework that integrates variational methods with deep learning. The proposed approach incorporates physical priors, an edge detector and a mean curvature term, into a modified Cahn-Hilliard equation, aiming to combine the interpretability and boundary-smoothing advantages of variational partial differential equations (PDEs) with the strong representational ability of deep neural networks. The architecture consists of two collaborative modules: an F module, which conducts efficient frequency domain preprocessing to alleviate poor local minima, and a T module, which ensures accurate and stable local computations, backed by a stability estimate. Extensive experiments on three benchmark datasets indicate that the proposed method achieves a balanced trade-off between performance and computational efficiency, which yields competitive quantitative results and improved visual quality compared to pure convolutional neural network (CNN) based models, while achieving performance close to that of transformer-based method with reasonable computational expense.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変化モデルに基づく階層型UNet(VM_TUNet)の頑健なバージョンを提案する。 提案手法は、物理先行項、エッジ検出器、平均曲率項を改良されたカーン・ヒリアード方程式に組み込み、変分偏微分方程式(PDE)の解釈性と境界平滑化の利点とディープニューラルネットワークの強い表現能力を組み合わせることを目的としている。 アーキテクチャは2つの協調モジュールで構成されており、Fモジュールはローカルの最小値の低減のために効率的な周波数領域前処理を行う。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により,提案手法は性能と計算効率のバランスの取れたトレードオフを達成し,計算コストが妥当なトランスフォーマー法に近い性能を達成しつつ,競合的な定量的結果を得るとともに,純粋な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのモデルと比較して視覚的品質を向上させることが示唆された。

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