論文の概要: A new eye segmentation method based on improved U2Net in TCM eye diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02989v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 14:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:44:08.385537
• Title: A new eye segmentation method based on improved U2Net in TCM eye diagnosis
• Title（参考訳）: TCM眼科診断における改善U2Netに基づく新しいアイセグメンテーション法
• Authors: Peng Hong
• Abstract要約: 本稿では,U2Netネットワークのアーキテクチャに基づくRes-UNetを提案する。 同時に、Miou、Precision、Recall、F1-Score、FLOPSを用いて異なるアイデータセグメンテーションフレームを比較した。 この構造は,全ての比較ネットワークにおいて最高のセグメンテーション効果を達成し,その後の視覚機器認識症状の応用の基礎となる。
• 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: For the diagnosis of Chinese medicine, tongue segmentation has reached a fairly mature point, but it has little application in the eye diagnosis of Chinese medicine.First, this time we propose Res-UNet based on the architecture of the U2Net network, and use the Data Enhancement Toolkit based on small datasets, Finally, the feature blocks after noise reduction are fused with the high-level features.Finally, the number of network parameters and inference time are used as evaluation indicators to evaluate the model. At the same time, different eye data segmentation frames were compared using Miou, Precision, Recall, F1-Score and FLOPS. To convince people, we cite the UBIVIS. V1 public dataset this time, in which Miou reaches 97.8%, S-measure reaches 97.7%, F1-Score reaches 99.09% and for 320*320 RGB input images, the total parameter volume is 167.83 MB,Due to the excessive number of parameters, we experimented with a small-scale U2Net combined with a Res module with a parameter volume of 4.63 MB, which is similar to U2Net in related indicators, which verifies the effectiveness of our structure.which achieves the best segmentation effect in all the comparison networks and lays a foundation for the application of subsequent visual apparatus recognition symptoms.
• Abstract（参考訳）: For the diagnosis of Chinese medicine, tongue segmentation has reached a fairly mature point, but it has little application in the eye diagnosis of Chinese medicine.First, this time we propose Res-UNet based on the architecture of the U2Net network, and use the Data Enhancement Toolkit based on small datasets, Finally, the feature blocks after noise reduction are fused with the high-level features.Finally, the number of network parameters and inference time are used as evaluation indicators to evaluate the model. 同時に、Miou、Precision、Recall、F1-Score、FLOPSを用いて異なるアイデータセグメンテーションフレームを比較した。 人々を納得させるために、UBIVISを引用する。 V1 public dataset this time, in which Miou reaches 97.8%, S-measure reaches 97.7%, F1-Score reaches 99.09% and for 320*320 RGB input images, the total parameter volume is 167.83 MB,Due to the excessive number of parameters, we experimented with a small-scale U2Net combined with a Res module with a parameter volume of 4.63 MB, which is similar to U2Net in related indicators, which verifies the effectiveness of our structure.which achieves the best segmentation effect in all the comparison networks and lays a foundation for the application of subsequent visual apparatus recognition symptoms.

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