Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using super-resolution for enhancing visual perception and segmentation performance in veterinary cytology

論文の概要: Using super-resolution for enhancing visual perception and segmentation performance in veterinary cytology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11848v1
Date: Tue, 20 Jun 2023 18:59:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 15:55:48.304250
Title: Using super-resolution for enhancing visual perception and segmentation performance in veterinary cytology
Title（参考訳）: 超解像を用いた獣細胞診における視覚知覚とセグメンテーション性能の向上
Authors: Jakub Caputa, Maciej Wielgosz, Daria {\L}ukasik, Pawe{\l} Russek, Jakub Grzeszczyk, Micha{\l} Karwatowski, Szymon Mazurek, Rafa{\l} Fr\k{a}czek, Anna \'Smiech, Ernest Jamro, Sebastian Koryciak, Agnieszka D\k{a}browska-Boruch, Marcin Pietro\'n, Kazimierz Wiatr
Abstract要約: 不正確な焦点の存在下での画質向上を目的とした新しいデータセットを開発した。実験結果から,SR手法のセグメンテーションパイプラインへの統合により,平均平均セグメンテーション距離(mAP)が最大25%向上する可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14519981310202407
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The primary objective of this research was to enhance the quality of semantic segmentation in cytology images by incorporating super-resolution (SR) architectures. An additional contribution was the development of a novel dataset aimed at improving imaging quality in the presence of inaccurate focus. Our experimental results demonstrate that the integration of SR techniques into the segmentation pipeline can lead to a significant improvement of up to 25% in the mean average precision (mAP) segmentation metric. These findings suggest that leveraging SR architectures holds great promise for advancing the state of the art in cytology image analysis.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,超解像(SR)アーキテクチャを取り入れた細胞像のセマンティックセグメンテーションの質を高めることである。さらに、不正確な焦点の存在下での画質向上を目的とした新しいデータセットの開発にも貢献した。実験の結果,sr手法をセグメント化パイプラインに統合することで,平均平均精度(map)セグメント化メトリックの25%までの大幅な改善が期待できることがわかった。これらの結果から,SRアーキテクチャの活用は細胞診画像解析における最先端技術への大きな期待をもたらすことが示唆された。

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