論文の概要: Graph Self-Supervised Learning for Endoscopic Image Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11141v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 19:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 16:31:42.689158
• Title: Graph Self-Supervised Learning for Endoscopic Image Matching
• Title（参考訳）: 内視鏡画像マッチングのためのグラフ自己監督学習
• Authors: Manel Farhat and Achraf Ben-Hamadou
• Abstract要約: 鍵点間の空間関係をモデル化するために,局所的な視覚的外観を捉える畳み込みニューラルネットワークと注目に基づくグラフニューラルネットワークを組み合わせた,新たな自己教師型アプローチを提案する。 我々のアプローチはラベル付きデータを必要とせず、完全に自己管理されたスキームで訓練されている。 提案手法は,最先端の手工法と深層学習法より優れ,精度(1)とマッチングスコア(99.3%)で優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate feature matching and correspondence in endoscopic images play a crucial role in various clinical applications, including patient follow-up and rapid anomaly localization through panoramic image generation. However, developing robust and accurate feature matching techniques faces challenges due to the lack of discriminative texture and significant variability between patients. To address these limitations, we propose a novel self-supervised approach that combines Convolutional Neural Networks for capturing local visual appearance and attention-based Graph Neural Networks for modeling spatial relationships between key-points. Our approach is trained in a fully self-supervised scheme without the need for labeled data. Our approach outperforms state-of-the-art handcrafted and deep learning-based methods, demonstrating exceptional performance in terms of precision rate (1) and matching score (99.3%). We also provide code and materials related to this work, which can be accessed at https://github.com/abenhamadou/graph-self-supervised-learning-for-endoscopic-image-matching.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡画像における正確な特徴マッチングと対応は、患者追跡やパノラマ画像生成による迅速な局所化など、様々な臨床応用において重要な役割を担っている。 しかし, 識別的テクスチャの欠如や患者間の有意な変動が原因で, 堅牢で正確な特徴マッチング技術の開発は課題に直面している。 これらの制約に対処するために,畳み込みニューラルネットワークと注意に基づくグラフニューラルネットワークを組み合わせて,キーポイント間の空間関係をモデル化する新しい自己教師付きアプローチを提案する。 当社のアプローチは,ラベル付きデータを必要とせずに,完全に自己監視されたスキームでトレーニングされる。 本手法は,最先端の手工法と深層学習法より優れ,精度(1)とマッチングスコア(99.3%)で優れた性能を示す。 また,本研究に関連するコードや資料もhttps://github.com/abenhamadou/graph-self-supervised-learning-for-endoscopic-image-matchingで公開しています。

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