Active Contour Models の一つであるActive Contour Without Edges(ACWE)をセグメンテーションのロス関数として適用した研究.
提案手法
Active Contour Loss は,Length と Region の二つの項から成る.
Length の項は,予測したセグメンテーションマップの total variation energy を表す.
Region の項は,領域内/外の平均値c との二乗誤差の和をエネルギーとして表している.
これらの和を最小化するように学習させる.
INFO
author
Xu Chen et al.
affiliation
conference or year
CVPR2019
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pdf keras実装
概要
Active Contour Models の一つであるActive Contour Without Edges(ACWE)をセグメンテーションのロス関数として適用した研究.
提案手法
Active Contour Loss は,Length と Region の二つの項から成る. Length の項は,予測したセグメンテーションマップの total variation energy を表す. Region の項は,領域内/外の平均値c との二乗誤差の和をエネルギーとして表している. これらの和を最小化するように学習させる.
vがG.T.で,uが予測された確率マップを表す.
date
Feb. 1st, 2020