Single Image Estimation of Cell Migration Direction by Deep Circular Regression

要約

この論文では、単一の画像に基づいて細胞の移動方向を推定する問題を研究します。
私たちの知る限り、4 つのクラス (象限) に対して分類 CNN を使用する関連研究は 1 つだけです。
このアプローチでは、詳細な方向の解決はできません。
サイクルに依存した手法に特に注意を払い、深い循環回帰を使用して単一画像推定問題を解決します。
2 つのデータベースで $\sim$17 度の平均精度を達成しました。これは、以前の研究に比べて大幅な改善です。

要約(オリジナル)

In this paper we study the problem of estimating the migration direction of cells based on a single image. To the best of our knowledge, there is only one related work that uses a classification CNN for four classes (quadrants). This approach does not allow detailed directional resolution. We solve the single image estimation problem using deep circular regression with special attention to cycle-sensitive methods. On two databases we achieve an average accuracy of $\sim$17 degrees, which is a significant improvement over the previous work.

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