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
link
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