論文の概要: DSNet: a simple yet efficient network with dual-stream attention for lesion segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16950v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 12:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 18:01:09.190245
• Title: DSNet: a simple yet efficient network with dual-stream attention for lesion segmentation
• Title（参考訳）: dsnet : 二重ストリームによる病変分割のための簡易かつ効率的なネットワーク
• Authors: Yunxiao Liu
• Abstract要約: 本稿では, 簡易かつ効率的なネットワークDSNetを提案する。 本手法は,モデル複雑性とメモリ消費の低い平均Dice係数(mDice)と平均MIoU(mIoU)のSOTA性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lesion segmentation requires both speed and accuracy. In this paper, we propose a simple yet efficient network DSNet, which consists of a encoder based on Transformer and a convolutional neural network(CNN)-based distinct pyramid decoder containing three dual-stream attention (DSA) modules. Specifically, the DSA module fuses features from two adjacent levels through the false positive stream attention (FPSA) branch and the false negative stream attention (FNSA) branch to obtain features with diversified contextual information. We compare our method with various state-of-the-art (SOTA) lesion segmentation methods with several public datasets, including CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG, and ISIC-2018 Task 1. The experimental results show that our method achieves SOTA performance in terms of mean Dice coefficient (mDice) and mean Intersection over Union (mIoU) with low model complexity and memory consumption.
• Abstract（参考訳）: 病変分割は速度と精度の両方を必要とする。 本稿では,Transformerに基づくエンコーダと3つのデュアルストリームアテンション(DSA)モジュールを含む畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく独自のピラミッドデコーダからなる,シンプルで効率的なネットワークDSNetを提案する。 具体的には、DSAモジュールは、偽正ストリームアテンション(FPSA)ブランチと偽負ストリームアテンション(FNSA)ブランチを介して、隣接する2つのレベルから特徴を融合させ、異なる文脈情報を持つ特徴を得る。 我々は, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG, ISIC-2018 Task 1 などの公開データセットと比較した。 実験結果から,本手法はモデル複雑性とメモリ消費の低い平均Dice係数 (mDice) と平均MIoU (mIoU) でSOTA性能を実現することが示された。

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