論文の概要: MALUNet: A Multi-Attention and Light-weight UNet for Skin Lesion
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01784v1
- Date: Thu, 3 Nov 2022 13:19:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 14:01:57.433995
- Title: MALUNet: A Multi-Attention and Light-weight UNet for Skin Lesion
Segmentation
- Title(参考訳): MALUNet:皮膚病変セグメンテーションのためのマルチアテンションおよび軽量UNet
- Authors: Jiacheng Ruan, Suncheng Xiang, Mingye Xie, Ting Liu and Yuzhuo Fu
- Abstract要約: そこで本研究では,皮膚病変のセグメンテーションにおいて,パラメータと計算複雑性の最小コストで競合性能を実現する軽量モデルを提案する。
我々は、4つのモジュールをU字型アーキテクチャと組み合わせ、MALUNetと呼ばれる軽量な医用画像分割モデルを得る。
UNetと比較して、我々のモデルはmIoUとDSCのメトリクスをそれぞれ2.39%、1.49%改善し、パラメータ数と計算複雑性の44倍と166倍削減した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.456935850832565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, some pioneering works have preferred applying more complex modules
to improve segmentation performances. However, it is not friendly for actual
clinical environments due to limited computing resources. To address this
challenge, we propose a light-weight model to achieve competitive performances
for skin lesion segmentation at the lowest cost of parameters and computational
complexity so far. Briefly, we propose four modules: (1) DGA consists of
dilated convolution and gated attention mechanisms to extract global and local
feature information; (2) IEA, which is based on external attention to
characterize the overall datasets and enhance the connection between samples;
(3) CAB is composed of 1D convolution and fully connected layers to perform a
global and local fusion of multi-stage features to generate attention maps at
channel axis; (4) SAB, which operates on multi-stage features by a shared 2D
convolution to generate attention maps at spatial axis. We combine four modules
with our U-shape architecture and obtain a light-weight medical image
segmentation model dubbed as MALUNet. Compared with UNet, our model improves
the mIoU and DSC metrics by 2.39% and 1.49%, respectively, with a 44x and 166x
reduction in the number of parameters and computational complexity. In
addition, we conduct comparison experiments on two skin lesion segmentation
datasets (ISIC2017 and ISIC2018). Experimental results show that our model
achieves state-of-the-art in balancing the number of parameters, computational
complexity and segmentation performances. Code is available at
https://github.com/JCruan519/MALUNet.
- Abstract(参考訳): 近年、いくつかの先駆的な作品は、セグメント化性能を改善するためにより複雑なモジュールを適用することを好んでいる。
しかし,コンピュータ資源が限られているため,実際の臨床環境には適していない。
この課題に対処するため,本論文では,皮膚病変セグメンテーションの競合性能をパラメータと計算複雑性の最小コストで達成する軽量モデルを提案する。
Briefly, we propose four modules: (1) DGA consists of dilated convolution and gated attention mechanisms to extract global and local feature information; (2) IEA, which is based on external attention to characterize the overall datasets and enhance the connection between samples; (3) CAB is composed of 1D convolution and fully connected layers to perform a global and local fusion of multi-stage features to generate attention maps at channel axis; (4) SAB, which operates on multi-stage features by a shared 2D convolution to generate attention maps at spatial axis.
我々は、4つのモジュールをU字型アーキテクチャと組み合わせ、MALUNetと呼ばれる軽量な医用画像分割モデルを得る。
unetと比較して,miouとdscの指標をそれぞれ2.39%,1.49%改善し,パラメータ数と計算複雑性を44倍,166倍削減した。
さらに,2つの皮膚病変セグメンテーションデータセット(ISIC2017とISIC2018)の比較実験を行った。
実験結果から,本モデルはパラメータ数,計算複雑性,セグメンテーション性能のバランスをとる上での最先端性を実現していることがわかった。
コードはhttps://github.com/JCruan519/MALUNetで入手できる。
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