論文の概要: Deep Learning-based Bio-Medical Image Segmentation using UNet Architecture and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14841v1
• Date: Wed, 24 May 2023 07:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 18:32:09.800286
• Title: Deep Learning-based Bio-Medical Image Segmentation using UNet Architecture and Transfer Learning
• Title（参考訳）: UNetアーキテクチャと転送学習を用いた深層学習に基づくバイオメディカルイメージセグメンテーション
• Authors: Nima Hassanpour and Abouzar Ghavami
• Abstract要約: 我々は,UNetアーキテクチャをスクラッチから実装し,バイオメディカル画像データセットの性能を評価する。 変換学習モデルは、スクラッチから実装されたUNetモデルよりも、画像セグメンテーションにおいて優れた性能を有することを示す。
• 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: Image segmentation is a branch of computer vision that is widely used in real world applications including biomedical image processing. With recent advancement of deep learning, image segmentation has achieved at a very high level performance. Recently, UNet architecture is found as the core of novel deep learning segmentation methods. In this paper we implement UNet architecture from scratch with using basic blocks in Pytorch and evaluate its performance on multiple biomedical image datasets. We also use transfer learning to apply novel modified UNet segmentation packages on the biomedical image datasets. We fine tune the pre-trained transferred model with each specific dataset. We compare its performance with our fundamental UNet implementation. We show that transferred learning model has better performance in image segmentation than UNet model that is implemented from scratch.
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーション(英: Image segmentation)は、バイオメディカル画像処理を含む現実世界で広く使われているコンピュータビジョンの分野である。 近年のディープラーニングの進歩により、画像のセグメンテーションは非常に高い性能で達成されている。 近年,UNetアーキテクチャが新たなディープラーニングセグメンテーション手法のコアとなっている。 本稿では,Pytorchの基本ブロックをスクラッチから実装し,複数のバイオメディカル画像データセット上での性能を評価する。 また,生体画像データセットに新しい修正unetセグメンテーションパッケージを適用するために,転送学習を用いる。 トレーニング済みのトランスファーモデルを個々のデータセットで微調整する。 性能とUNetの基本的な実装を比較します。 トランスファー学習モデルは,スクラッチから実装したunetモデルよりも画像分割の性能が良いことを示す。

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