Скачать или смотреть Image Segmentation via Level Set Machine Learning | Matt Hancock | SciPy Japan 2020

Image segmentation is a fundamental component of image analysis pipelines. The level set segmentation approach for image segmentation gracefully handles topological changes that can occur during evolution. However, successful segmentation using the level set method relies on the careful design of its velocity function, which is often ad-hoc. I introduce a machine learning based extension of the level set segmentation method where the velocity term is learned from data, rather than designed a priori. The method is implemented in Python using the scientific stack and C extensions using ctypes.

画像のセグメンテーションは、画像解析パイプラインの基本的なコンポーネントです。画像セグメンテーションのためのレベルセットセグメンテーションアプローチは、進化の間に発生する可能性のあるトポロジカルな変化を優雅に処理します。しかし、レベルセット法を用いたセグメンテーションを成功させるには、その場しのぎの速度関数を慎重に設計する必要がある。 ここでは、先験的に設計するのではなく、速度項をデータから学習するレベルセットセグメンテーション法を機械学習に基づいて拡張したものを紹介する。この方法は、科学的スタックとctypesを使ったC拡張を使ってPythonで実装されています。