論文の概要: Refined Deep Neural Network and U-Net for Polyps Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14848v1
• Date: Mon, 31 May 2021 10:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 02:36:46.705695
• Title: Refined Deep Neural Network and U-Net for Polyps Segmentation
• Title（参考訳）: ポリプセグメンテーションのための精製ディープニューラルネットワークとU-Net
• Authors: Quoc-Huy Trinh, Minh-Van Nguyen, Thiet-Gia Huynh, Minh-Triet Tran
• Abstract要約: Inception module, Adaptive Convolutional Neural Network with U-Net model, and PraNet for semantic segmentation of various types of polyps in endoscopic image。 提案手法は,複数実験による精度と効率性を示すとともに,Jaccardインデックス0.765で上位3位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2997477356053255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Medico: Multimedia Task 2020 focuses on developing an efficient and accurate computer-aided diagnosis system for automatic segmentation [3]. We participate in task 1, Polyps segmentation task, which is to develop algorithms for segmenting polyps on a comprehensive dataset. In this task, we propose methods combining Residual module, Inception module, Adaptive Convolutional neural network with U-Net model, and PraNet for semantic segmentation of various types of polyps in endoscopic images. We select 5 runs with different architecture and parameters in our methods. Our methods show potential results in accuracy and efficiency through multiple experiments, and our team is in the Top 3 best results with a Jaccard index of 0.765.
• Abstract（参考訳）: medico: multimedia task 2020は、自動セグメンテーションのための効率的かつ正確なコンピュータ支援診断システムの開発に焦点を当てている。 我々は,包括的データセット上のポリープのセグメンテーションアルゴリズムを開発するために,タスク1のPolypsセグメンテーションタスクに参加する。 本研究では,u-netモデルを用いた適応畳み込みニューラルネットワークと,内視鏡画像における各種ポリプのセマンティクスセグメンテーションのためのpranetを組み合わせた残余モジュールとインセプションモジュールを提案する。 メソッドで異なるアーキテクチャとパラメータで5つの実行を選択します。 提案手法は,複数の実験で精度と効率が向上する可能性を示し,jaccard index 0.765で上位3位にランクインした。

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