Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepPyramid: Enabling Pyramid View and Deformable Pyramid Reception for Semantic Segmentation in Cataract Surgery Videos

論文の概要: DeepPyramid: Enabling Pyramid View and Deformable Pyramid Reception for Semantic Segmentation in Cataract Surgery Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01453v1
Date: Mon, 4 Jul 2022 14:41:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-05 15:10:23.762900
Title: DeepPyramid: Enabling Pyramid View and Deformable Pyramid Reception for Semantic Segmentation in Cataract Surgery Videos
Title（参考訳）: DeepPyramid:白内障手術ビデオにおけるセマンティックセグメンテーションのためのピラミッド視と変形可能なピラミッド受容
Authors: Negin Ghamsarian, Mario Taschwer, Raphael Sznitman, Klaus Schoeffmann
Abstract要約: 本稿では,DeepPyramidと呼ばれるセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。これらのモジュールはセマンティックセグメンテーション性能を効果的に向上させることができることを示す。我々は,本手法が最先端のレベルで動作し,多くの既存手法よりも大きなマージンを持つことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.00510634152686
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Semantic segmentation in cataract surgery has a wide range of applications contributing to surgical outcome enhancement and clinical risk reduction. However, the varying issues in segmenting the different relevant structures in these surgeries make the designation of a unique network quite challenging. This paper proposes a semantic segmentation network, termed DeepPyramid, that can deal with these challenges using three novelties: (1) a Pyramid View Fusion module which provides a varying-angle global view of the surrounding region centering at each pixel position in the input convolutional feature map; (2) a Deformable Pyramid Reception module which enables a wide deformable receptive field that can adapt to geometric transformations in the object of interest; and (3) a dedicated Pyramid Loss that adaptively supervises multi-scale semantic feature maps. Combined, we show that these modules can effectively boost semantic segmentation performance, especially in the case of transparency, deformability, scalability, and blunt edges in objects. We demonstrate that our approach performs at a state-of-the-art level and outperforms a number of existing methods with a large margin (3.66% overall improvement in intersection over union compared to the best rival approach).
Abstract（参考訳）: 白内障手術におけるセマンティクスセグメンテーションは、手術結果の増大と臨床リスク低減に寄与する幅広い応用がある。しかし、これらの手術で異なる関連構造を分割する際の様々な問題は、ユニークなネットワークの指定を非常に困難にしている。 This paper proposes a semantic segmentation network, termed DeepPyramid, that can deal with these challenges using three novelties: (1) a Pyramid View Fusion module which provides a varying-angle global view of the surrounding region centering at each pixel position in the input convolutional feature map; (2) a Deformable Pyramid Reception module which enables a wide deformable receptive field that can adapt to geometric transformations in the object of interest; and (3) a dedicated Pyramid Loss that adaptively supervises multi-scale semantic feature maps. これらのモジュールを組み合わせることで、特に透明性、変形性、スケーラビリティ、オブジェクトの鈍いエッジにおいて、セマンティックセグメンテーションのパフォーマンスを効果的に向上できることを示す。我々は、我々のアプローチが最先端のレベルで実行され、多くの既存の手法よりも大きなマージン(3.66%)で、最も競合するアプローチと比較して、ユニオンよりも全体的な改善を達成していることを示した。

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