論文の概要: Few-shot Class-incremental Pill Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11959v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 09:53:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 15:33:00.675368
- Title: Few-shot Class-incremental Pill Recognition
- Title（参考訳）: クラスインクリメンタル・ピル認識
- Authors: Jinghua Zhang, Li Liu, Kai Gao, and Dewen Hu
- Abstract要約: 我々は,最初の数発のクラスインクリメンタル・ピル認識システムを開発した。
学習表現では,新たなセンター・トリプレット損失関数を提案する。
数ショットのクラス増分学習のための2つの新しいピル画像データセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.987006748330119
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The automatic pill recognition system is of great significance in improving
the efficiency of the hospital, helping people with visual impairment, and
avoiding cross-infection. However, most existing pill recognition systems based
on deep learning can merely perform pill classification on the learned pill
categories with sufficient training data. In practice, the expensive cost of
data annotation and the continuously increasing categories of new pills make it
meaningful to develop a few-shot class-incremental pill recognition system. In
this paper, we develop the first few-shot class-incremental pill recognition
system, which adopts decoupled learning strategy of representations and
classifiers. In learning representations, we propose the novel Center-Triplet
loss function, which can promote intra-class compactness and inter-class
separability. In learning classifiers, we propose a specialized pseudo pill
image construction strategy to train the Graph Attention Network to obtain the
adaptation model. Moreover, we construct two new pill image datasets for
few-shot class-incremental learning. The experimental results show that our
framework outperforms the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 自動錠剤認識システムは、病院の効率を向上し、視覚障害のある人を助け、クロス感染を避けるために非常に重要である。
しかし、ディープラーニングに基づく既存の錠剤認識システムでは、学習した錠剤カテゴリーの錠剤分類を十分な訓練データで行うだけでよい。
実際には、データアノテーションの高価なコストと新しい錠剤のカテゴリが継続的に増加するため、数発のクラスインクリメンタルな錠剤認識システムを開発する意味がある。
本稿では,表現と分類器の分離学習戦略を取り入れた,最初の数発のクラスインクリメンタル・ピル認識システムを開発する。
学習表現では,クラス内コンパクト性とクラス間分離性を促進する新しい中心三重項損失関数を提案する。
学習分類器では,グラフ注意ネットワークを訓練して適応モデルを得るための擬似ピル画像構築戦略を提案する。
さらに,数ショットのクラス増分学習のための2つの新しいピル画像データセットを構築した。
実験の結果,我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れていた。
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