論文の概要: RC-Net: A Convolutional Neural Network for Retinal Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11078v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 10:24:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 20:43:48.021130
• Title: RC-Net: A Convolutional Neural Network for Retinal Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: RC-Net:網膜血管セグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Tariq M Khan, Antonio Robles-Kelly, Syed S. Naqvi
• Abstract要約: 本稿では,機能重複と複雑性を低減するために,層ごとのフィルタ数を最適化した完全畳み込みネットワークRC-Netを提案する。 我々の実験では、RC-Netは非常に競争力があり、訓練可能なパラメータが2、3桁も少ない代替船のセグメンテーション手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0846824529023387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over recent years, increasingly complex approaches based on sophisticated convolutional neural network architectures have been slowly pushing performance on well-established benchmark datasets. In this paper, we take a step back to examine the real need for such complexity. We present RC-Net, a fully convolutional network, where the number of filters per layer is optimized to reduce feature overlapping and complexity. We also used skip connections to keep spatial information loss to a minimum by keeping the number of pooling operations in the network to a minimum. Two publicly available retinal vessel segmentation datasets were used in our experiments. In our experiments, RC-Net is quite competitive, outperforming alternatives vessels segmentation methods with two or even three orders of magnitude less trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 近年、洗練された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく複雑なアプローチが、確立されたベンチマークデータセットのパフォーマンスを徐々に押し上げている。 本稿では,このような複雑性に対する真のニーズを検討するために,一歩後退する。 本稿では,機能重複と複雑性を低減するために,層ごとのフィルタ数を最適化した完全畳み込みネットワークRC-Netを提案する。 また,ネットワーク内のプール操作数を最小にすることで,空間情報損失を最小限に抑えるためにスキップ接続を用いた。 実験では2つの網膜血管セグメンテーションデータセットを用いた。 我々の実験では、RC-Netは非常に競争力があり、訓練可能なパラメータが2、3桁も少ない代替船のセグメンテーション手法よりも優れています。

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