論文の概要: DeepVoxNet2: Yet another CNN framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09569v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 14:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 15:45:10.927614
• Title: DeepVoxNet2: Yet another CNN framework
• Title（参考訳）: DeepVoxNet2: もうひとつのCNNフレームワーク
• Authors: Jeroen Bertels, David Robben, Robin Lemmens, Dirk Vandermeulen
• Abstract要約: 本稿では,DeepVoxNet2 (DVN2) の1, 2, 3次元画像分類とセグメンテーションのためのフレームワークを紹介する。 このチュートリアルでは、2018年のマルチモーダル脳腫瘍画像ベンチマーク(BRATS)のデータを使用して、3Dセグメンテーションパイプラインの例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.692460499366963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We know that both the CNN mapping function and the sampling scheme are of paramount importance for CNN-based image analysis. It is clear that both functions operate in the same space, with an image axis $\mathcal{I}$ and a feature axis $\mathcal{F}$. Remarkably, we found that no frameworks existed that unified the two and kept track of the spatial origin of the data automatically. Based on our own practical experience, we found the latter to often result in complex coding and pipelines that are difficult to exchange. This article introduces our framework for 1, 2 or 3D image classification or segmentation: DeepVoxNet2 (DVN2). This article serves as an interactive tutorial, and a pre-compiled version, including the outputs of the code blocks, can be found online in the public DVN2 repository. This tutorial uses data from the multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS) of 2018 to show an example of a 3D segmentation pipeline.
• Abstract（参考訳）: 我々は、CNNマッピング機能とサンプリング方式の両方が、CNNに基づく画像解析において最重要であることを知っている。 両方の関数は同じ空間で動作し、画像軸 $\mathcal{I}$ と特徴軸 $\mathcal{F}$ が成り立つことは明らかである。 注目すべきことに、この2つを統一するフレームワークは存在せず、データの空間的起源を自動的に追跡している。 私たちの実践的な経験から、後者は複雑なコーディングと、交換が難しいパイプラインになることが多いことが分かりました。 本稿では,DeepVoxNet2 (DVN2) という,1,2,3次元画像分類やセグメンテーションのためのフレームワークを紹介する。 この記事はインタラクティブなチュートリアルとして機能し、コードブロックのアウトプットを含むコンパイル済みのバージョンは、パブリックなDVN2リポジトリでオンラインで見ることができる。 このチュートリアルでは、2018年のマルチモーダルなBrain tumor Image Segmentation Benchmark(BRATS)のデータを使用して、3Dセグメンテーションパイプラインの例を示す。

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