論文の概要: EPVT: Environment-aware Prompt Vision Transformer for Domain Generalization in Skin Lesion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01508v3
• Date: Tue, 27 Jun 2023 01:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 17:18:30.982338
• Title: EPVT: Environment-aware Prompt Vision Transformer for Domain Generalization in Skin Lesion Recognition
• Title（参考訳）: EPVT:皮膚病変認識における領域一般化のための環境対応プロンプトビジョントランス
• Authors: Siyuan Yan, Chi Liu, Zhen Yu, Lie Ju, Dwarikanath Mahapatrainst, Victoria Mar, Monika Janda, Peter Soyer, Zongyuan Ge
• Abstract要約: 深層学習を用いた皮膚病変認識は目覚ましい進歩を遂げており、現実のシナリオにこれらのシステムをデプロイする必要性が高まっている。 近年の研究では、皮膚病変認識のためのディープニューラルネットワークが、疾患に関連のない画像アーティファクトに過度に依存する可能性があることが判明している。 本研究では、視覚変換器にプロンプトを埋め込んで様々な領域から知識を協調的に学習するEPVTと呼ばれる新しい領域一般化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.91556412209546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin lesion recognition using deep learning has made remarkable progress, and there is an increasing need for deploying these systems in real-world scenarios. However, recent research has revealed that deep neural networks for skin lesion recognition may overly depend on disease-irrelevant image artifacts (i.e., dark corners, dense hairs), leading to poor generalization in unseen environments. To address this issue, we propose a novel domain generalization method called EPVT, which involves embedding prompts into the vision transformer to collaboratively learn knowledge from diverse domains. Concretely, EPVT leverages a set of domain prompts, each of which plays as a domain expert, to capture domain-specific knowledge; and a shared prompt for general knowledge over the entire dataset. To facilitate knowledge sharing and the interaction of different prompts, we introduce a domain prompt generator that enables low-rank multiplicative updates between domain prompts and the shared prompt. A domain mixup strategy is additionally devised to reduce the co-occurring artifacts in each domain, which allows for more flexible decision margins and mitigates the issue of incorrectly assigned domain labels. Experiments on four out-of-distribution datasets and six different biased ISIC datasets demonstrate the superior generalization ability of EPVT in skin lesion recognition across various environments. Code is avaliable at https://github.com/SiyuanYan1/EPVT.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を用いた皮膚病変認識は目覚ましい進歩を遂げており、現実のシナリオにこれらのシステムをデプロイする必要性が高まっている。 しかし、近年の研究では、皮膚病変認識のための深層ニューラルネットワークが、疾患に関係のない画像アーティファクト(ダークコーナー、濃密な毛髪など)に過度に依存し、目に見えない環境での一般化を損なう可能性があることが判明している。 この問題に対処するために,視覚変換器にプロンプトを埋め込み,多様な領域から知識を協調的に学習するEPVTと呼ばれる新しい領域一般化手法を提案する。 具体的には、EPVTはドメインの専門家として機能する一連のドメインプロンプトを活用して、ドメイン固有の知識をキャプチャします。 知識共有と異なるプロンプトの相互作用を容易にするため,ドメインプロンプトと共有プロンプト間の低ランク乗算更新を可能にするドメインプロンプト生成手法を提案する。 ドメインのミックスアップ戦略は、各ドメインの共起アーティファクトを減らすためにさらに考案され、より柔軟な決定マージンを可能にし、誤って割り当てられたドメインラベルの問題を軽減する。 4つの分布外データセットと6つのバイアス付きISICデータセットの実験は、様々な環境における皮膚病変認識におけるEVVTのより優れた一般化能力を示す。 コードはhttps://github.com/siyuanyan1/epvtで評価できる。

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