論文の概要: ePillID Dataset: A Low-Shot Fine-Grained Benchmark for Pill Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14288v2
• Date: Mon, 7 Sep 2020 22:29:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:55:55.755147
• Title: ePillID Dataset: A Low-Shot Fine-Grained Benchmark for Pill Identification
• Title（参考訳）: ePillIDデータセット: ピン識別のための低ショット細粒度ベンチマーク
• Authors: Naoto Usuyama, Natalia Larios Delgado, Amanda K. Hall, Jessica Lundin
• Abstract要約: 我々は、9804の出現クラスを表す13k画像からなる、ピル画像認識における最大の公開ベンチマークであるePillIDを紹介する。 ほとんどの外観クラスでは、参照画像は1つしか存在せず、ローショットの認識設定に挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.914780964919123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying prescription medications is a frequent task for patients and medical professionals; however, this is an error-prone task as many pills have similar appearances (e.g. white round pills), which increases the risk of medication errors. In this paper, we introduce ePillID, the largest public benchmark on pill image recognition, composed of 13k images representing 9804 appearance classes (two sides for 4902 pill types). For most of the appearance classes, there exists only one reference image, making it a challenging low-shot recognition setting. We present our experimental setup and evaluation results of various baseline models on the benchmark. The best baseline using a multi-head metric-learning approach with bilinear features performed remarkably well; however, our error analysis suggests that they still fail to distinguish particularly confusing classes. The code and data are available at https://github.com/usuyama/ePillID-benchmark.
• Abstract（参考訳）: 処方薬の特定は、患者や医療専門家にとって頻繁な作業であるが、多くの薬が類似した外観(例えば、白い丸い錠剤)を持つため、薬剤の誤用によるリスクが増大する。 本稿では,9804の出現クラス(4902のピルタイプ)を表す13k画像からなる,ピル画像認識における最大のベンチマークであるePillIDを紹介する。 ほとんどの外観クラスでは、参照画像は1つしか存在せず、ローショットの認識設定に挑戦する。 本稿では,ベンチマークによる各種ベースラインモデルのセットアップと評価結果について述べる。 双線形特徴を持つマルチヘッド・メトリック・ラーニング・アプローチを用いた最良のベースラインは極めて良好に動作したが,誤差解析の結果,特に難解なクラスを区別できないことが示唆された。 コードとデータはhttps://github.com/usuyama/epillid-benchmarkで入手できる。

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