Många verkliga synproblem lider av inneboende tvetydigheter. I kliniska tillämpningar till exempel, det kanske inte framgår av en datortomografi ensam vilken viss region är cancervävnad. Därför producerar en grupp graderare vanligtvis en rad olika men rimliga segmenteringar. Vi anser att uppgiften att lära sig en distribution över segmenteringar ges en ingång. I detta syfte föreslår vi en generativ segmenteringsmodell baserad på en kombination av ett U-Net med en villkorlig variantal autoencoder som är kapabel att effektivt producera ett obegränsat antal rimliga hypoteser. Vi visar på en lunga avvikelser segmentering uppgift och på en Cityscapes segmentering uppgift att vår modell reproducerar de möjliga segmentering varianter samt de frekvenser med vilka de förekommer, gör så betydligt bättre än publicerade metoder. Dessa modeller kan ha stor inverkan i verkliga tillämpningar, såsom att användas som kliniska beslutsfattande algoritmer som svarar för flera rimliga semantiska segmenteringshypoteser för att ge möjliga diagnoser och rekommendera ytterligare åtgärder för att lösa de nuvarande tvetydigheterna.
Kohl m.fl. REF föreslog en Probabilistic U-Net som kombinerade en FCN med en villkorlig varians autoencoder för att ge flera segmentering hypoteser för tvetydiga bilder.
A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}