論文の概要: SegPrompt: Using Segmentation Map as a Better Prompt to Finetune Deep Models for Kidney Stone Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08303v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 01:30:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:04:42.401889
• Title: SegPrompt: Using Segmentation Map as a Better Prompt to Finetune Deep Models for Kidney Stone Classification
• Title（参考訳）: SegPrompt: キドニー石の分類にセグメンテーションマップを用いたディープモデルの改良
• Authors: Wei Zhu, Runtao Zhou, Yao Yuan, Campbell Timothy, Rajat Jain, Jiebo Luo
• Abstract要約: 深層学習は、内視鏡画像を用いた腎臓結石分類のための奨励的な結果を生み出している。 注釈付きトレーニングデータの不足は、トレーニングされたモデルの性能と一般化能力を改善する上で深刻な問題を引き起こす。 本稿では,セグメンテーションマップを2つの側面から活用することにより,データ不足問題を軽減するためにSegPromptを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.403510793388705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, deep learning has produced encouraging results for kidney stone classification using endoscope images. However, the shortage of annotated training data poses a severe problem in improving the performance and generalization ability of the trained model. It is thus crucial to fully exploit the limited data at hand. In this paper, we propose SegPrompt to alleviate the data shortage problems by exploiting segmentation maps from two aspects. First, SegPrompt integrates segmentation maps to facilitate classification training so that the classification model is aware of the regions of interest. The proposed method allows the image and segmentation tokens to interact with each other to fully utilize the segmentation map information. Second, we use the segmentation maps as prompts to tune the pretrained deep model, resulting in much fewer trainable parameters than vanilla finetuning. We perform extensive experiments on the collected kidney stone dataset. The results show that SegPrompt can achieve an advantageous balance between the model fitting ability and the generalization ability, eventually leading to an effective model with limited training data.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習によって内視鏡画像を用いた腎臓結石分類が促進されている。 しかし、注釈付き訓練データの不足は、訓練モデルの性能と一般化能力を向上させる上で重大な問題となる。 したがって、手元にある限られたデータを完全に活用することが重要です。 本稿では,セグメンテーションマップを2つの側面から活用し,データ不足問題を解決するsegpromptを提案する。 まず、segpromptはセグメンテーションマップを統合し、分類モデルが興味のある領域を認識するように分類訓練を容易にする。 提案手法では,画像とセグメンテーショントークンが相互に相互作用し,セグメンテーションマップ情報を完全に活用することができる。 第二に、セグメンテーションマップを事前訓練された深層モデルのチューニングのプロンプトとして使用することにより、バニラ微調整よりもトレーニング可能なパラメータをはるかに少なくする。 収集した腎臓結石データセットについて広範な実験を行った。 その結果,segpromptはモデルフィッティング能力と一般化能力との間に有利なバランスをとることができ,トレーニングデータに制限のある効果的なモデルへと導かれることがわかった。

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