Fugu-MT 論文翻訳(概要): Radial Prediction Domain Adaption Classifier for the MIDOG 2022 Challenge

論文の概要: Radial Prediction Domain Adaption Classifier for the MIDOG 2022 Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13902v2
Date: Tue, 12 Sep 2023 19:49:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-14 18:41:20.602577
Title: Radial Prediction Domain Adaption Classifier for the MIDOG 2022 Challenge
Title（参考訳）: MIDOG 2022チャレンジのための放射予測領域適応分類器
Authors: Jonas Annuscheit and Christian Krumnow
Abstract要約: 分裂細胞検出へのMIDOG 2022の取り組みについて述べる。この問題に対処するために、オブジェクト検出に適合したYOLOv5sモデルと、新しいドメイン適応(DAC)モデルを用いる。さらに,HED色空間における染色増色によるトレーニングデータの可変性も向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper describes our contribution to the MIDOG 2022 challenge for detecting mitotic cells. One of the major problems to be addressed in the MIDOG 2022 challenge is the robustness under the natural variance that appears for real-life data in the histopathology field. To address the problem, we use an adapted YOLOv5s model for object detection in conjunction with a new Domain Adaption Classifier (DAC) variant, the Radial-Prediction-DAC, to achieve robustness under domain shifts. In addition, we increase the variability of the available training data using stain augmentation in HED color space. Using the suggested method, we obtain a test set F1-score of 0.6658.
Abstract（参考訳）: 本稿では,mitotic cell の検出に関する midog 2022 challenge への貢献について述べる。 MIDOG 2022の課題で解決すべき問題のひとつは、病理学の分野における実生活データに現れる自然変動の下での堅牢性である。この問題に対処するために、新しいドメイン適応分類器(DAC)と共にオブジェクト検出に適合したYOLOv5sモデルを用いて、ドメインシフト下で堅牢性を実現する。さらに,HED色空間における染色増色によるトレーニングデータの可変性も向上する。提案手法を用いて,テスト集合 f1-score を 0.6658 とする。

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