論文の概要: Maximum Matching Accuracy: An Instance Segmentation Evaluation Metric Utilizing Globally Optimal Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10107v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 19:36:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.158913
• Title: Maximum Matching Accuracy: An Instance Segmentation Evaluation Metric Utilizing Globally Optimal Matching
• Title（参考訳）: 最大マッチング精度:グローバル最適マッチングを利用したインスタンスセグメンテーション評価指標
• Abstract要約: 本研究では,予測された真理オブジェクトと地上の真理オブジェクトの1対1の大域的最適マッチングを求める閾値フリー連続計量を提案する。 MMAは既存の代替品よりも安定で、感度が高く、解釈しやすいスコアを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.3098730337656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable evaluation of instance segmentation models requires metrics that accurately and consistently reflect segmentation quality. However, the metrics most widely used in biological imaging carry fundamental mathematical weaknesses: hard Intersection-over-Union (IoU) thresholds that produce discontinuous, low sensitivity scoring; per-object normalization that distorts scores under object size variation; and greedy or one-to-many matching procedures that yield non-optimal, order-dependent correspondences. Together, these properties produce unintuitive and unreliable model rankings under common failure modes such as split cells, merged cells, and cell boundary imprecision. We propose Maximum Matching Accuracy (MMA), a threshold-free continuous metric that finds a globally optimal one-to-one matching between predicted and ground truth objects and aggregates total overlap using per-pixel normalization. We evaluate MMA against AP@50, PQ, SEG, and AJI across three experiments: synthetic failure cases, progressive corruption tests, and a model ranking comparison. MMA produces scores that are more stable, more sensitive, and more interpretable than existing alternatives, providing a principled foundation for fair instance segmentation benchmarking in biological cell imaging.
• Abstract（参考訳）: インスタンスセグメンテーションモデルの信頼性評価には、セグメンテーションの品質を正確かつ一貫して反映するメトリクスが必要である。 しかしながら、生体イメージングで最も広く使われている指標は、不連続で感度の低いスコアを生成する硬いインターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)閾値、オブジェクトサイズの変化の下でスコアを歪ませるオブジェクトごとの正規化、最適でない順序に依存しない対応をもたらすグレディまたは1対多のマッチング手順である。 これらの特性は、分割された細胞、マージされた細胞、および細胞の境界不整合といった共通の障害モードの下で、直感的で信頼性の低いモデルランキングを生成する。 我々は,予測された真理オブジェクトと地上の真理オブジェクト間の大域的に最適な1対1マッチングを見つけ,ピクセル当たりの正規化を用いて総重なり合いを集約する閾値のない連続計量である最大マッチング精度(MMA)を提案する。 我々は,AP@50,PQ,SEG,AJIに対するMMAを,合成故障事例,プログレッシブ汚職検査,モデルランキング比較の3つの実験で評価した。 MMAは、既存の代替品よりも安定で、より感度が高く、解釈可能なスコアを生成し、生物学的な細胞イメージングにおける公正なインスタンスセグメンテーションベンチマークの基盤となる。

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