論文の概要: FANet: A Feedback Attention Network for Improved Biomedical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17235v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 17:34:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 17:43:40.002902
• Title: FANet: A Feedback Attention Network for Improved Biomedical Image Segmentation
• Title（参考訳）: fanet:バイオメディカル画像セグメンテーション改善のためのフィードバックアテンションネットワーク
• Authors: Nikhil Kumar Tomar, Debesh Jha, Michael A. Riegler, H{\aa}vard D. Johansen, Dag Johansen, Jens Rittscher, P{\aa}l Halvorsen, and Sharib Ali
• Abstract要約: フィードバックアテンションネットワーク(FANet)という新しいアーキテクチャを提案する。 FANetは、以前のエポックマスクと現在のトレーニングエポックの特徴マップを統一する。 提案したフィードバックアテンションモデルは,7つの公開バイオメディカルイメージングデータセット上でテストされたほとんどのセグメンテーション指標を大幅に改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9904110507833823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increase in available large clinical and experimental datasets, there has been substantial amount of work being done on addressing the challenges in the area of biomedical image analysis. Image segmentation, which is crucial for any quantitative analysis, has especially attracted attention. Recent hardware advancement has led to the success of deep learning approaches. However, although deep learning models are being trained on large datasets, existing methods do not use the information from different learning epochs effectively. In this work, we leverage the information of each training epoch to prune the prediction maps of the subsequent epochs. We propose a novel architecture called feedback attention network (FANet) that unifies the previous epoch mask with the feature map of the current training epoch. The previous epoch mask is then used to provide a hard attention to the learnt feature maps at different convolutional layers. The network also allows to rectify the predictions in an iterative fashion during the test time. We show that our proposed feedback attention model provides a substantial improvement on most segmentation metrics tested on seven publicly available biomedical imaging datasets demonstrating the effectiveness of the proposed FANet.
• Abstract（参考訳）: 利用可能な大規模臨床および実験データセットの増加に伴い、バイオメディカル画像解析の領域における課題に対処するためのかなりの作業が行われている。 画像分割は、あらゆる定量的解析に不可欠であり、特に注目されている。 最近のハードウェアの進歩は、ディープラーニングアプローチの成功につながった。 しかし、ディープラーニングモデルは大規模データセットでトレーニングされているが、既存の方法は異なる学習時代からの情報を効果的に使用していない。 本研究では,各学習エポックの情報を活用して,その後のエポックの予測マップを作成する。 本稿では,従来のエポックマスクと現在のトレーニングエポックの特徴マップを統一した,フィードバックアテンションネットワーク(fanet)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 前のエポックマスクは、異なる畳み込み層で学習した特徴マップに注意を向けるために使われる。 ネットワークはまた、テスト時間中に反復的な方法で予測を正すこともできる。 提案したフィードバックアテンションモデルは,FANetの有効性を示す7つの公開バイオメディカルイメージングデータセット上でテストされた,ほとんどのセグメンテーション指標を大幅に改善することを示す。

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