論文の概要: Not End-to-End: Explore Multi-Stage Architecture for Online Surgical
Phase Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04810v1
- Date: Sat, 10 Jul 2021 11:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 16:19:54.014736
- Title: Not End-to-End: Explore Multi-Stage Architecture for Online Surgical
Phase Recognition
- Title（参考訳）: Not-to-End:オンライン外科的位相認識のためのマルチステージアーキテクチャの探索
- Authors: Fangqiu Yi and Tingting Jiang
- Abstract要約: 外科的位相認識タスクのための非エンドツーエンドトレーニング戦略を提案する。
非エンドツーエンドのトレーニング戦略では、改良段階は2種類の乱れたシーケンスを別々に訓練する。
改良モデルの3つの選択肢を評価し、分析と解が特定の多段階モデルの選択に対して堅牢であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.234115388848284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Surgical phase recognition is of particular interest to computer assisted
surgery systems, in which the goal is to predict what phase is occurring at
each frame for a surgery video. Networks with multi-stage architecture have
been widely applied in many computer vision tasks with rich patterns, where a
predictor stage first outputs initial predictions and an additional refinement
stage operates on the initial predictions to perform further refinement.
Existing works show that surgical video contents are well ordered and contain
rich temporal patterns, making the multi-stage architecture well suited for the
surgical phase recognition task. However, we observe that when simply applying
the multi-stage architecture to the surgical phase recognition task, the
end-to-end training manner will make the refinement ability fall short of its
wishes. To address the problem, we propose a new non end-to-end training
strategy and explore different designs of multi-stage architecture for surgical
phase recognition task. For the non end-to-end training strategy, the
refinement stage is trained separately with proposed two types of disturbed
sequences. Meanwhile, we evaluate three different choices of refinement models
to show that our analysis and solution are robust to the choices of specific
multi-stage models. We conduct experiments on two public benchmarks, the
M2CAI16 Workflow Challenge, and the Cholec80 dataset. Results show that
multi-stage architecture trained with our strategy largely boosts the
performance of the current state-of-the-art single-stage model. Code is
available at \url{https://github.com/ChinaYi/casual_tcn}.
- Abstract（参考訳）: 手術相認識はコンピュータ支援手術システムにおいて特に関心があり、手術ビデオのフレーム毎にどの位相が起こっているかを予測することが目的である。
マルチステージアーキテクチャを持つネットワークは、多くのコンピュータビジョンタスクにおいてリッチパターンで広く適用されており、予測器が最初に初期予測を出力し、追加の改良段階が初期予測を実行してさらなる改良を行う。
既存の研究では,手術用ビデオコンテンツは順調であり,時間的パターンが豊富であることを示し,手術用位相認識タスクに適している。
しかし, 手術段階認識タスクに多段階アーキテクチャを単純に適用すれば, エンドツーエンドの訓練方法が洗練能力の低下を招きかねないことが観察された。
この問題に対処するため,外科的位相認識タスクのための多段階アーキテクチャの異なる設計を探索し,新たなエンドツーエンドトレーニング戦略を提案する。
非エンドツーエンドのトレーニング戦略では、改良段階は2種類の乱れたシーケンスを別々に訓練する。
一方,リファインメントモデルの3つの異なる選択を評価し,解析と解が特定の多段階モデルの選択にロバストであることを示す。
M2CAI16 Workflow ChallengeとCholec80データセットの2つの公開ベンチマークで実験を行います。
その結果,当社の戦略でトレーニングされたマルチステージアーキテクチャは,現在の最先端のシングルステージモデルのパフォーマンスを大きく向上させることがわかった。
コードは \url{https://github.com/chinayi/casual_tcn} で入手できる。
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