Fugu-MT 論文翻訳(概要): CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 image classification by capturing both local and global image features

論文の概要: CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 image classification by capturing both local and global image features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02314v1
Date: Sun, 5 Feb 2023 06:27:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-07 18:51:38.612179
Title: CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 image classification by capturing both local and global image features
Title（参考訳）: cect: 局所的およびグローバルな画像特徴を捉えたcovid-19画像分類のための制御可能なアンサンブルcnnとtransformer
Authors: Zhaoshan Liu, Lei Shen
Abstract要約: 我々は制御可能なアンサンブルCNNとトランスフォーマーによるCECTという新しい分類ネットワークを開発した。 CECTはマルチローカルとグローバルの両方のスケールで機能をキャプチャできる。我々は、診断を支援するために、他の医療画像分類シナリオでもCECTを使用できると考えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.324221827236018
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Purpose: Most computer vision models are developed based on either convolutional neural network (CNN) or transformer, while the former (latter) method captures local (global) features. To relieve model performance limitations due to the lack of global (local) features, we develop a novel classification network named CECT by controllable ensemble CNN and transformer. Methods: The proposed CECT is composed of a CNN-based encoder block, a deconvolution-ensemble decoder block, and a transformer-based classification block. Different from conventional CNN- or transformer-based methods, our CECT can capture features at both multi-local and global scales, and the contribution of local features at different scales can be controlled with the proposed ensemble coefficients. Results: We evaluate CECT on two public COVID-19 datasets and it outperforms other state-of-the-art methods on all evaluation metrics. Conclusion: With remarkable feature capture ability, we believe CECT can also be used in other medical image classification scenarios to assist the diagnosis.
Abstract（参考訳）: 目的:ほとんどのコンピュータビジョンモデルは畳み込みニューラルネットワーク(cnn)またはトランスフォーマ(transformer)に基づいて開発されている。グローバルな(ローカルな)特徴の欠如によるモデル性能制限を緩和するため,制御可能なアンサンブルCNNとトランスフォーマーによるCECTという新しい分類ネットワークを開発した。方法:提案するcectは,cnnベースのエンコーダブロック,デコンボリューション・センスブルデコーダブロック,トランスフォーマベースの分類ブロックで構成される。従来のCNN法やトランスフォーマー法とは異なり,CECTではマルチローカルとグローバルの両スケールで特徴を捉えることができ,異なるスケールでの局所特徴の寄与は,提案したアンサンブル係数で制御できる。結果: CECTを2つの公開COVID-19データセットで評価し、すべての評価指標で他の最先端手法よりも優れています。結論: 著明な特徴捕捉能を有するcectは, 診断支援のために他の医用画像分類シナリオでも使用できると考えられる。

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