Insix:面向真实的生成数据增强,用于Nuclei实例分割
文章目录
- InsMix: Towards Realistic Generative Data Augmentation for Nuclei Instance Segmentation
- 摘要
- 本文方法
- 数据增强方法
- 具有形态学约束的前景增强
- 提高鲁棒性的背景扰动
- 实验结果
InsMix: Towards Realistic Generative Data Augmentation for Nuclei Instance Segmentation
摘要
- 遵循“复制-粘贴-平滑”原理并执行形态约束的生成实例扩充
- 也就是提出了形态学约束,使增强图像能够获得关于细胞核的丰富信息,同时保持其形态学特征(例如,几何形状和位置)
- 为了充分利用背景的像素冗余并提高模型的鲁棒性,进一步提出了一种背景扰动方法,该方法在不扰乱原始核分布的情况下随机打乱背景patch
- 为了实现原始实例和模板实例之间的上下文一致性,设计了一个具有前景相似性编码器(FSE)和三元组丢失的平滑GAN
代码地址
本文方法
数据增强方法
MixUp方法是一种组合输入图像的随机样本的数据增强方法
CutOut通过将矩形区域随机掩蔽为零来增强图像
CutMix结合了MixUp和CutOut,从一张图像中随机裁剪一个补丁,并将其放置在另一张图像上
CowOut和CowMix,通过引入随机裁剪掩模来扩展CutOut和CutMix
本文执行复制粘贴平滑,实现更真实的数据增强。InsMix与以前的复制粘贴方法的主要区别至少在以下三个方面:
- 没有直接执行复制粘贴,而是提出了形态学约束(SSD,即规模、形状和距离)来保持细胞核的形态学特征(即位置、聚类等);
- 除了前景增强外,我们还提出了一种背景扰动方法,以充分利用背景信息的有效利用来进行数据增强,从而增强分割模型的鲁棒性;
- 为了生成逼真的增强图像,我们引入了基于三元组丢失的平滑GAN,其中我们设计了前景相似性编码器(FSE)来将原始核上下文信息编码到模板核实例中
具有形态学约束的前景增强
约束如下:
其中,fscale、fshape、fdis分别表示用于评估尺度差、形状一致性和质心距离的函数。参数ρ、 δ和γ通过交叉验证确定
提高鲁棒性的背景扰动
将背景区域分割成20×20个斑块,然后以α的比例(经验设置为0.2)随机打乱斑块。这样,细胞核的分布就不会紊乱,分割模型对尖锐边缘的分散(如细胞核的不规则形状和不完整纹理)具有鲁棒性
Smooth-GAN
辨别器
生成器
前景相似编码器(FSE)
以卷积方式计算原始实例patch的余弦相似度,如下所示:
对这部分不是很了解,大概知道是图像生成
实验结果
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