論文の概要: Out of distribution detection for skin and malaria images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01505v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 11:16:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 19:30:28.567359
- Title: Out of distribution detection for skin and malaria images
- Title（参考訳）: 皮膚およびマラリア画像の分布検出の欠如
- Authors: Muhammad Zaida, Shafaqat Ali, Mohsen Ali, Sarfaraz Hussein, Asma
Saadia, and Waqas Sultani
- Abstract要約: トレーニング中にラベル付きOoDサンプルにアクセスすることなく,皮膚およびマラリア画像中のOoDサンプルを堅牢に分類する手法を提案する。
私たちは、メトリクス学習とロジスティック回帰を使って、ディープネットワークにもっとリッチなクラス代表機能を学ぶように強制します。
TNR@TPR95%, TNR@TPR95%, TNR@TPR95%, TNR@TPR95%, TNR@TPR95%, TNR@TPR95%, TNR@TPR95%をそれぞれ改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.37275632397777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have shown promising results in disease detection and
classification using medical image data. However, they still suffer from the
challenges of handling real-world scenarios especially reliably detecting
out-of-distribution (OoD) samples. We propose an approach to robustly classify
OoD samples in skin and malaria images without the need to access labeled OoD
samples during training. Specifically, we use metric learning along with
logistic regression to force the deep networks to learn much rich class
representative features. To guide the learning process against the OoD
examples, we generate ID similar-looking examples by either removing
class-specific salient regions in the image or permuting image parts and
distancing them away from in-distribution samples. During inference time, the
K-reciprocal nearest neighbor is employed to detect out-of-distribution
samples. For skin cancer OoD detection, we employ two standard benchmark skin
cancer ISIC datasets as ID, and six different datasets with varying difficulty
levels were taken as out of distribution. For malaria OoD detection, we use the
BBBC041 malaria dataset as ID and five different challenging datasets as out of
distribution. We achieved state-of-the-art results, improving 5% and 4% in
TNR@TPR95% over the previous state-of-the-art for skin cancer and malaria OoD
detection respectively.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、医療画像データを用いた疾患の検出と分類において有望な結果を示している。
しかし、現実世界のシナリオ、特にOoD(out-of-distriion)サンプルを確実に検出することの難しさに苦しむ。
トレーニング中にラベル付きOoDサンプルにアクセスすることなく,皮膚およびマラリア画像中のOoDサンプルを堅牢に分類する手法を提案する。
具体的には、メトリクス学習とロジスティック回帰を用いて、ディープネットワークにもっとリッチなクラス代表機能を学ぶように強制する。
OoDの例に対して学習過程をガイドするために、画像中のクラス固有な局所領域を除去するか、画像部品を置換し、分布内サンプルから切り離してID類似の例を生成する。
推定時間中、K-相反隣人は分布外サンプルを検出するために使用される。
皮膚がんのOoD検出には,標準の2つのISICデータセットをIDとして使用し,難易度が異なる6つのデータセットを分布外とした。
マラリア OoD の検出には,BBBC041 のマラリアデータセットを ID として,分布から5つの課題データセットを抽出する。
その結果,tnr@tpr95%の5%と4%が皮膚癌とマラリアood検出に比較して改善した。
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