Många bildsegmenteringsalgoritmer genererar först en affinitetsgraf och sedan partitionera den. Vi presenterar en maskininlärning metod för dator * Dessa författare bidrog lika till skrivandet av detta brev. Ett affinitetsdiagram med hjälp av ett konvolutionsnätverk (CN) som utbildats med hjälp av marksanning som tillhandahålls av mänskliga experter. CN-affinitetsgrafen kan kombineras med alla standardalgoritmer för partitionering och förbättrar segmenteringsnoggrannheten avsevärt jämfört med standardhanddesignade affinitetsfunktioner. Vi tillämpar vår algoritm på det utmanande 3D-segmenteringsproblemet med att rekonstruera neuronala processer från volymetrisk elektronmikroskopi (EM) och visar att vi kan lära oss ett bra affinitetsdiagram direkt från de råa EM-bilderna. Vidare visar vi att vår affinitetskurva förbättrar segmenteringsnoggrannheten hos både enkla och sofistikerade grafpartitioneringsalgoritmer. I motsats till tidigare arbeten förlitar vi oss inte på förkunskaper i form av handgjorda bildegenskaper eller förbehandling av bilder. Således förväntar vi oss vår algoritm att generalisera effektivt till godtyckliga bildtyper.
I REF skapas ett affinitetsdiagram som kan paras ihop med standardalgoritmer för partitionering med hjälp av en konvolutionell ANN.
Convolutional Networks Can Learn to Generate Affinity Graphs for Image Segmentation
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}