論文の概要: Deterministic Mode Proposals: An Efficient Alternative to Generative Sampling for Ambiguous Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20191v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 17:59:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.287048
• Title: Deterministic Mode Proposals: An Efficient Alternative to Generative Sampling for Ambiguous Segmentation
• Title（参考訳）: 決定論的モードの提案:曖昧なセグメンテーションのための生成サンプリングの効率的な代替手段
• Authors: Sebastian Gerard, Josephine Sullivan,
• Abstract要約: 本稿では,1つのフォワードパスで提案マスクの固定サイズの集合を効率よく生成する決定論的フレームワークを提案する。 提案手法は,既存の生成モデルよりも高信頼度を達成しつつ,推論時間を著しく短縮する。 我々のモデルは結果の完全な分布を知らずにトレーニングでき、実際のデータセットに適用可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5493798890908113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many segmentation tasks, such as medical image segmentation or future state prediction, are inherently ambiguous, meaning that multiple predictions are equally correct. Current methods typically rely on generative models to capture this uncertainty. However, identifying the underlying modes of the distribution with these methods is computationally expensive, requiring large numbers of samples and post-hoc clustering. In this paper, we shift the focus from stochastic sampling to the direct generation of likely outcomes. We introduce mode proposal models, a deterministic framework that efficiently produces a fixed-size set of proposal masks in a single forward pass. To handle superfluous proposals, we adapt a confidence mechanism, traditionally used in object detection, to the high-dimensional space of segmentation masks. Our approach significantly reduces inference time while achieving higher ground-truth coverage than existing generative models. Furthermore, we demonstrate that our model can be trained without knowing the full distribution of outcomes, making it applicable to real-world datasets. Finally, we show that by decomposing the velocity field of a pre-trained flow model, we can efficiently estimate prior mode probabilities for our proposals.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションや将来の状態予測のような多くのセグメンテーションタスクは本質的に曖昧であり、複数の予測が等しく正しいことを意味する。 現在の手法は、この不確実性を捉えるために生成モデルに依存するのが一般的である。 しかし、これらの方法で分布の基本的なモードを特定するのは計算コストがかかり、大量のサンプルとポストホッククラスタリングが必要となる。 本稿では,確率的サンプリングから潜在的結果の直接生成へと焦点を移す。 本稿では,1つのフォワードパスで提案マスクの固定サイズの集合を効率よく生成する決定論的フレームワークであるモード提案モデルを紹介する。 過剰な提案に対処するため,従来オブジェクト検出に用いられてきた信頼メカニズムを,分割マスクの高次元空間に適用する。 提案手法は,既存の生成モデルよりも高信頼度を達成しつつ,推論時間を著しく短縮する。 さらに、我々のモデルは結果の完全な分布を知らずにトレーニングでき、実際のデータセットに適用できることを示す。 最後に,事前学習した流れモデルの速度場を分解することにより,提案手法の事前モード確率を効率的に推定できることを示す。

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