論文の概要: Exploring Content Based Image Retrieval for Highly Imbalanced Melanoma Data using Style Transfer, Semantic Image Segmentation and Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06331v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 20:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 15:00:19.288254
• Title: Exploring Content Based Image Retrieval for Highly Imbalanced Melanoma Data using Style Transfer, Semantic Image Segmentation and Ensemble Learning
• Title（参考訳）: スタイル転送・意味画像分割・アンサンブル学習を用いた高バランスメラノーマデータのためのコンテンツベース画像検索の検討
• Authors: Priyam Mehta
• Abstract要約: 本稿では,新しい類似度尺度であるI1-Scoreを用いて,スタイルロスとディース係数を用いた複数の類似度尺度を提案する。 スタイル損失を用いたI1スコアは従来の手法よりも小さなマージンで優れていたが、ダイス係数の低いI1スコアは非常に貧弱であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lesion images are frequently taken in open-set settings. Because of this, the image data generated is extremely varied in nature.It is difficult for a convolutional neural network to find proper features and generalise well, as a result content based image retrieval (CBIR) system for lesion images are difficult to build. This paper explores this domain and proposes multiple similarity measures which uses Style Loss and Dice Coefficient via a novel similarity measure called I1-Score. Out of the CBIR similarity measures proposed, pure style loss approach achieves a remarkable accuracy increase over traditional approaches like Euclidean Distance and Cosine Similarity. The I1-Scores using style loss performed better than traditional approaches by a small margin, whereas, I1-Scores with dice-coefficient faired very poorly. The model used is trained using ensemble learning for better generalization.
• Abstract（参考訳）: 病変画像は、しばしばオープンセット設定で撮影される。 このため、生成した画像データは本質的に非常に多様であり、畳み込みニューラルネットワークが適切な特徴を見つけ、一般化することは困難であり、その結果、病変画像に対するCBIR(コンテンツベース画像検索)システムの構築は困難である。 本稿では,この領域を探究し,i1-scoreと呼ばれる新しい類似度尺度を用いて,スタイルロスとサイス係数を用いた多重類似度尺度を提案する。 提案したCBIR類似度尺度のうち、純粋なスタイル損失アプローチはユークリッド距離やコサイン類似度といった従来の手法よりも顕著な精度の向上を達成する。 スタイル損失を用いたI1-Scoresは従来の手法よりも小さなマージンで優れていたが、ダイス係数を持つI1-Scoresは非常に貧弱であった。 使用するモデルは、より一般化するためにアンサンブル学習を用いて訓練される。

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