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SungHwan Kim (Konkuk University) Seok-Mo Heo (Chonbuk National University) SeongMin Yang (Konkuk University) Yeongeun Kim (Konkuk University) JiSung Han (Konkuk University) SeHee Jung (DeepVisions)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.39 No.2
발행연도
2020.11
수록면
159 - 167 (9page)

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In this paper, we propose a method based on a weight map to improve the performance of instance segmentation and demonstrate the method using a simple application. A weight map is a set of pixel-wise losses, each of which has a different value depending on whether the pixel is located on the border of the image. Importantly, the losses of pixels on the border have a relatively higher value than the other pixels so that they can impose heavy penalties in the training stage. We verified the effectiveness of our method by assessing its performance when processing clinical dental images. Because teeth have similar image features (e.g., color, shape), and as they are arranged side by side, it is appropriate to evaluate the effect of using a weight map. With reference to the weight map, Mask R-CNN, our baseline model, learns very small, narrow boundaries to distinguish different instances that were recognized as one instance before. The improvement is evident both quantitatively and qualitatively. The Average Precision and Recall were found to have increased by 4.4% and 7.3%, respectively, with weight map learning. Thus, the proposed method was demonstrated to effectively enhance the ability to detect subtle boundaries. This finding is expected to make it possible to utilize a variety of existing models to their fullest potential.
#Mask R-CNN #Boundary recognition #Border separation #Teeth image

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Mask R-CNN
3. Proposed Method
4. Numerical Experimentation
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Kaiming H / 2017 / Mask r-cnn / Ieee I Conf Comp Vis :2961~2969 google schola Zhaowei C / 2019 / Cascade r-cnn: high quality object detection and instance segmentation / Ieee T Pattern Anal google schola Jialian W / 2020 / Forest r-cnn: large-vocabulary long-tailed object detection and instance segmentation / ArXiv Preprint ArXiv: 2008:05676 google schola Yiqing Z / 2020 / Mask-refined r-cnn: a network for refining object details in instance segmentation / Sensors 20(4):1010 google schola Shaoqing R / 2015 / Faster r-cnn : towards real-time object detection with region proposal networks / Adv Neur In :91~99 google schola

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