Fugu-MT 論文翻訳(概要): FSD: Fully-Specialized Detector via Neural Architecture Search

論文の概要: FSD: Fully-Specialized Detector via Neural Architecture Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16649v4
Date: Fri, 21 Jul 2023 05:46:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 15:48:30.683138
Title: FSD: Fully-Specialized Detector via Neural Architecture Search
Title（参考訳）: FSD:ニューラルアーキテクチャサーチによる完全特殊化検出器
Authors: Zhe Huang and Yudian Li
Abstract要約: まず,FSDを設計するための完全自動パイプラインを提案し,検討する。 DeepLesionデータセットでは、FSDは2次病変検出タスクで約40%少ないパラメータを使用して3.1mAPゲインを達成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.149718433100702
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Most generic object detectors are mainly built for standard object detection tasks such as COCO and PASCAL VOC. They might not work well and/or efficiently on tasks of other domains consisting of images that are visually different from standard datasets. To this end, many advances have been focused on adapting a general-purposed object detector with limited domain-specific designs. However, designing a successful task-specific detector requires extraneous manual experiments and parameter tuning through trial and error. In this paper, we first propose and examine a fully-automatic pipeline to design a fully-specialized detector (FSD) which mainly incorporates a neural-architectural-searched model by exploring ideal network structures over the backbone and task-specific head. On the DeepLesion dataset, extensive results show that FSD can achieve 3.1 mAP gain while using approximately 40% fewer parameters on binary lesion detection task and improved the mAP by around 10% on multi-type lesion detection task via our region-aware graph modeling compared with existing general-purposed medical lesion detection networks.
Abstract（参考訳）: ほとんどのジェネリックオブジェクト検出器は、COCOやPASCAL VOCのような標準オブジェクト検出タスクのために構築されている。標準的なデータセットと視覚的に異なるイメージからなる他のドメインのタスクでは、うまく動作せず、効率的に動作しないかもしれない。この目的のために、ドメイン固有の設計に制限のある汎用オブジェクト検出器の適応に多くの進歩が注がれている。しかし、成功したタスク特異的検出器の設計には、試行錯誤による余計な手動実験とパラメータチューニングが必要となる。本稿では,バックボーンとタスク固有頭部上の理想的なネットワーク構造を探索することにより,主に神経構造探索モデルを含む完全特殊化検出器(FSD)を設計するための完全自動パイプラインを提案し,検討する。 DeepLesionデータセットでは、FSDは2次病変検出タスクのパラメータを約40%削減しつつ3.1mAPのゲインを達成でき、既存の汎用医学的病変検出ネットワークと比較して、領域認識グラフモデリングによる多型病変検出タスクでは約10%改善した。

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