論文の概要: InvNorm: Domain Generalization for Object Detection in Gastrointestinal Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02842v1
• Date: Thu, 5 May 2022 03:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 13:52:09.215830
• Title: InvNorm: Domain Generalization for Object Detection in Gastrointestinal Endoscopy
• Title（参考訳）: invnorm:消化器内視鏡における物体検出領域の一般化
• Authors: Weichen Fan, Yuanbo Yang, Kunpeng Qiu, Shuo Wang, and Yongxin Guo
• Abstract要約: 領域一般化は、特に消化器内視鏡画像解析において、コンピュータビジョンにおいて難しいトピックである。 本稿では,マルチドメインGIデータセットと,InvNormと呼ばれる軽量なプラグインブロックを提案する。 InvNormの有効性は、GI認識、GIオブジェクト検出、自然画像認識など、幅広いタスクで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6492256713168025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Domain Generalization is a challenging topic in computer vision, especially in Gastrointestinal Endoscopy image analysis. Due to several device limitations and ethical reasons, current open-source datasets are typically collected on a limited number of patients using the same brand of sensors. Different brands of devices and individual differences will significantly affect the model's generalizability. Therefore, to address the generalization problem in GI(Gastrointestinal) endoscopy, we propose a multi-domain GI dataset and a light, plug-in block called InvNorm(Invertible Normalization), which could achieve a better generalization performance in any structure. Previous DG(Domain Generalization) methods fail to achieve invertible transformation, which would lead to some misleading augmentation. Moreover, these models would be more likely to lead to medical ethics issues. Our method utilizes normalizing flow to achieve invertible and explainable style normalization to address the problem. The effectiveness of InvNorm is demonstrated on a wide range of tasks, including GI recognition, GI object detection, and natural image recognition.
• Abstract（参考訳）: ドメインの一般化はコンピュータビジョン、特に消化器内視鏡画像解析において難しい話題である。 いくつかのデバイス制限と倫理的理由により、現在のオープンソースデータセットは、通常、同じ種類のセンサーを使用する少数の患者で収集される。 デバイスブランドの違いと個人差は、モデルの汎用性に大きく影響します。 そこで,GI(Gastrointestinal)内視鏡における一般化問題に対処するために,多領域GIデータセットと,InvNorm(Invertible Normalization)と呼ばれる軽量プラグインブロックを提案する。 以前のDG(Domain Generalization)法は可逆変換を達成できないため、いくつかの誤解を招く。 さらに、これらのモデルは医療倫理問題につながる可能性が高い。 本手法では, フローの正規化を利用して可逆的かつ説明可能なスタイル正規化を行い, この問題に対処する。 InvNormの有効性は、GI認識、GIオブジェクト検出、自然画像認識など、幅広いタスクで実証されている。

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