Reinforcement learning for instance segmentation with high-level priors

先验概率 计算机科学 强化学习 人工智能 分割 机器学习 对象(语法) 注释 杠杆(统计) 可微函数 领域(数学分析) 瓶颈 贝叶斯概率 数学 数学分析 嵌入式系统
作者
Paul Hilt,Maedeh Zarvandi,Edgar Kaziakhmedov,Sourabh Bhide,Maria Laptin,Constantin Pape,Anna Kreshuk
标识
DOI:10.1109/iccvw60793.2023.00423
摘要

Instance segmentation is a fundamental computer vision problem which remains challenging despite impressive recent advances due to deep learning-based methods. Given sufficient training data, fully supervised methods can yield excellent performance, but annotation of groundtruth remains a major bottleneck, especially for biomedical applications where it has to be performed by domain experts. The amount of labels required can be drastically reduced by using rules derived from prior knowledge to guide the segmentation. However, these rules are in general not differentiable and thus cannot be used with existing methods. Here, we revoke this requirement by using stateless actor critic reinforcement learning, which enables non-differentiable rewards. We formulate the instance segmentation problem as graph partitioning and the actor critic predicts the edge weights driven by the rewards, which are based on the conformity of segmented instances to high-level priors on object shape, position or size. The experiments on toy and real data demonstrate that a good set of priors is sufficient to reach excellent performance without any direct object-level supervision.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
烟花应助Leeie03采纳,获得10
刚刚
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
伯赏觅翠完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
wzc完成签到,获得积分10
3秒前
双楠应助朱马大采纳,获得10
4秒前
4秒前
hyf发布了新的文献求助10
5秒前
幸福大白发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
zyw发布了新的文献求助10
6秒前
五六七发布了新的文献求助10
8秒前
闾丘剑封发布了新的文献求助10
8秒前
可爱的函函应助小晓采纳,获得10
11秒前
Owen应助SciEngineerX采纳,获得10
11秒前
幸福大白发布了新的文献求助30
12秒前
内向寒云完成签到,获得积分10
14秒前
CipherSage应助DC采纳,获得10
14秒前
淡然的花卷完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
无语的不言完成签到,获得积分20
18秒前
18秒前
慕青应助lzx采纳,获得10
19秒前
19秒前
19秒前
Orange应助欧耶采纳,获得10
20秒前
20秒前
20秒前
yyyyyyy完成签到,获得积分10
22秒前
SciEngineerX发布了新的文献求助10
23秒前
木木完成签到,获得积分10
23秒前
啧啧啧发布了新的文献求助10
24秒前
研友_VZG7GZ应助33采纳,获得30
24秒前
yyyyyyy发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
禹代秋发布了新的文献求助10
26秒前
杰2580发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989450
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531621
关于积分的说明 11254315
捐赠科研通 3270207
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804928
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176