• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops >Cell Image Segmentation by Integrating Pix2pixs for Each Class
【24h】

Cell Image Segmentation by Integrating Pix2pixs for Each Class

机译：通过对每个类集成PIX2PIX来分割小区图像分割

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper presents a cell image segmentation method using Generative Adversarial Network (GAN) with multiple different roles. Pix2pix is a kind of GAN can be used for image segmentation. However, the accuracy is not sufficient because generator predicts multiple classes simultaneously. Thus, we propose to use multiple GANs with different roles. Each generator and discriminator has a specific role such as segmentation of cell membrane or nucleus. Since we assign each generator and discriminator to a different role, they can learn it efficiently. We evaluate the proposed method on the segmentation problem of cell images. The proposed method improved the segmentation accuracy in comparison to conventional pix2pix.
机译：本文介绍了一种使用多种不同角色的生成对抗性网络（GaN）的细胞图像分割方法。 PIX2PIX是一种GAN可用于图像分割。但是，准确性不足以因为发生器同时预测多个类。因此，我们建议使用具有不同角色的多个GAN。每个发电机和鉴别器具有特定的作用，例如细胞膜或细胞核的分段。由于我们将每个发电机和鉴别者分配给不同的角色，因此他们可以有效地学习它。我们评估了细胞图像分割问题的提出方法。与传统PIX2PIX相比，该方法改善了分割精度。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号