Vi introducerar en ny maskininlärningsmetod för bildsegmentering som använder ett neuralt nätverk för att modellera den villkorliga energin i en segmentering givet en bild. Vår strategi, combinatorial energiinlärning för bildsegmentering (CELIS) lägger särskild vikt vid att modellera den inneboende kombinatoriska karaktären av täta bildsegmenteringsproblem. Vi föreslår effektiva algoritmer för att lära sig djupa neurala nätverk för att modellera energifunktionen, och för lokal optimering av denna energi i utrymmet för supervoxel tätorter. Vi utvärderar i stor utsträckning vår metod på en allmänt tillgänglig 3D-mikroskopi dataset med 25 miljarder voxels av marksanningsdata. På en 11 miljarder Voxel testuppsättning, finner vi att vår metod förbättrar volymetrisk återuppbyggnad noggrannhet med mer än 20% jämfört med två state-of-the-art baslinjemetoder: graf-baserad segmentering av produktionen av en 3-D konvolutional neurala nätverk tränas för att förutsäga gränser, samt en slumpmässig skog klassificerare tränad till agglomerat supervoxels som genererades av en 3-D konvolutional neurala nätverk.
Inom området för connectomics, Maitin-Shepard et al. REF beskriver CELIS, ett neuralt nätverk tillvägagångssätt för att optimera lokala funktioner i en segmenterad bild.
Combinatorial Energy Learning for Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}