論文の概要: Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06932v6
• Date: Mon, 27 Mar 2023 11:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 04:10:42.625986
• Title: Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers
• Title（参考訳）: Polyp-PVT:ピラミッド型ビジョントランスを用いたポリプセグメンテーション
• Authors: Bo Dong, Wenhai Wang, Deng-Ping Fan, Jinpeng Li, Huazhu Fu, Ling Shao
• Abstract要約: 本稿では,Polyp-PVTと呼ばれる新しいタイプのPolypセグメンテーション手法を提案する。 提案モデルであるPolyp-PVTは,特徴の雑音を効果的に抑制し,その表現能力を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.24295052781221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most polyp segmentation methods use CNNs as their backbone, leading to two key issues when exchanging information between the encoder and decoder: 1) taking into account the differences in contribution between different-level features and 2) designing an effective mechanism for fusing these features. Unlike existing CNN-based methods, we adopt a transformer encoder, which learns more powerful and robust representations. In addition, considering the image acquisition influence and elusive properties of polyps, we introduce three standard modules, including a cascaded fusion module (CFM), a camouflage identification module (CIM), and a similarity aggregation module (SAM). Among these, the CFM is used to collect the semantic and location information of polyps from high-level features; the CIM is applied to capture polyp information disguised in low-level features, and the SAM extends the pixel features of the polyp area with high-level semantic position information to the entire polyp area, thereby effectively fusing cross-level features. The proposed model, named Polyp-PVT, effectively suppresses noises in the features and significantly improves their expressive capabilities. Extensive experiments on five widely adopted datasets show that the proposed model is more robust to various challenging situations (\emph{e.g.}, appearance changes, small objects, rotation) than existing representative methods. The proposed model is available at https://github.com/DengPingFan/Polyp-PVT.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのpolypセグメンテーションメソッドはCNNをバックボーンとして使用しており、エンコーダとデコーダの間で情報を交換する際に2つの重要な問題を引き起こしている。 1)異なるレベルの特徴間の貢献の相違を考慮して 2)これらの特徴を融合させる効果的なメカニズムを設計する。 既存のcnnベースの手法とは異なり、より強力でロバストな表現を学ぶトランスフォーマエンコーダを採用する。 また,ポリプのイメージ取得の影響と解像性を考慮すると,カスケード融合モジュール(CFM),カモフラージュ識別モジュール(CIM),類似集合モジュール(SAM)の3つの標準モジュールを導入する。 これらのうち、CFMは、ポリプのセマンティック情報と位置情報を高レベル特徴から収集するために使用され、CIMは、低レベル特徴に偽装されたポリプ情報をキャプチャするために適用され、SAMは、ポリプ領域全体の高レベルなセマンティック位置情報でポリプ領域の画素特徴を拡張して、効果的にクロスレベル特徴を融合させる。 提案モデルであるPolyp-PVTは,特徴の雑音を効果的に抑制し,その表現能力を大幅に向上させる。 5つの広く採用されているデータセットの大規模な実験により、提案されたモデルは、既存の代表的手法よりも様々な困難な状況(例えば、外観の変化、小さな物体、回転)に対してより堅牢であることが示された。 提案されたモデルはhttps://github.com/DengPingFan/Polyp-PVTで公開されている。

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