論文の概要: COVID-19 Detection Using CT Image Based On YOLOv5 Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09972v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 21:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 09:21:52.459081
• Title: COVID-19 Detection Using CT Image Based On YOLOv5 Network
• Title（参考訳）: YOLOv5ネットワークを用いたCT画像によるCOVID-19検出
• Authors: Ruyi Qu, Yi Yang, Yuwei Wang
• Abstract要約: Kaggleプラットフォームが提供するデータセットと、モデルとしてYOLOv5を選択します。 本研究は,作業部における客観的検出手法について紹介する。 対物検出は、1段と2段の2つのストリームに分けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.848436570442704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Computer aided diagnosis (CAD) increases diagnosis efficiency, helping doctors providing a quick and confident diagnosis, it has played an important role in the treatment of COVID19. In our task, we solve the problem about abnormality detection and classification. The dataset provided by Kaggle platform and we choose YOLOv5 as our model. We introduce some methods on objective detection in the related work section, the objection detection can be divided into two streams: onestage and two stage. The representational model are Faster RCNN and YOLO series. Then we describe the YOLOv5 model in the detail. Compared Experiments and results are shown in section IV. We choose mean average precision (mAP) as our experiments' metrics, and the higher (mean) mAP is, the better result the model will gain. mAP@0.5 of our YOLOv5s is 0.623 which is 0.157 and 0.101 higher than Faster RCNN and EfficientDet respectively.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援診断(CAD)は、診断効率を高め、迅速かつ確実な診断を提供する医師を助け、COVID-19の治療において重要な役割を担っている。 本課題では,異常検出と分類に関する問題を解決する。 Kaggleプラットフォームが提供するデータセットと、モデルとしてYOLOv5を選択します。 本研究は, 対象物検出手法を関連作業部に導入し, 対象物検出を2つのストリーム, 1段と2段に分割する。 表現モデルはFaster RCNNとYOLOシリーズである。 次に、YOLOv5モデルの詳細について説明する。 比較実験の結果は第4節で示される。 平均精度(map)を実験のメトリクスとして選択し、より高い(平均)マップであれば、モデルが得る結果がより良くなります。 YOLOv5sのmAP@0.5 は 0.623 であり、それぞれ Faster RCNN と EfficientDet よりも0.157 と 0.101 高い。

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