論文の概要: CST-YOLO: A Novel Method for Blood Cell Detection Based on Improved YOLOv7 and CNN-Swin Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14590v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 10:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:08:32.109278
• Title: CST-YOLO: A Novel Method for Blood Cell Detection Based on Improved YOLOv7 and CNN-Swin Transformer
• Title（参考訳）: CST-YOLO:改良型YOLOv7とCNN-Swinトランスを用いた新しい血液細胞検出法
• Authors: Ming Kang, Chee-Ming Ting, Fung Fung Ting, Rapha\"el Phan
• Abstract要約: 血液細胞検出はコンピュータビジョンにおける典型的な小規模物体検出問題である。 YOLOv7アーキテクチャに基づく血液細胞検出のためのCST-YOLOモデルを提案し,それをCNN-Swin Transformer (CST) で拡張する。 実験の結果、CST-YOLOは3つの細胞データセットでそれぞれ92.7, 95.6, 91.1 mAP@0.5を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.719580143660037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blood cell detection is a typical small-scale object detection problem in computer vision. In this paper, we propose a CST-YOLO model for blood cell detection based on YOLOv7 architecture and enhance it with the CNN-Swin Transformer (CST), which is a new attempt at CNN-Transformer fusion. We also introduce three other useful modules: Weighted Efficient Layer Aggregation Networks (W-ELAN), Multiscale Channel Split (MCS), and Concatenate Convolutional Layers (CatConv) in our CST-YOLO to improve small-scale object detection precision. Experimental results show that the proposed CST-YOLO achieves 92.7, 95.6, and 91.1 mAP@0.5 respectively on three blood cell datasets, outperforming state-of-the-art object detectors, e.g., YOLOv5 and YOLOv7. Our code is available at https://github.com/mkang315/CST-YOLO.
• Abstract（参考訳）: 血液細胞検出はコンピュータビジョンにおける典型的な小型物体検出問題である。 本稿では, YOLOv7 アーキテクチャに基づく血液細胞検出のための CST-YOLO モデルを提案し, CNN-Swin Transformer (CST) で拡張する。 また,CST-YOLOでは,重み付き高効率層アグリゲーションネットワーク(W-ELAN),マルチスケールチャネルスプリット(MCS),コンカニケート畳み込み層(CatConv)の3つの有用なモジュールを導入し,小型オブジェクト検出精度を向上させる。 実験の結果, 提案したCST-YOLOは3つの血球データセットでそれぞれ92.7, 95.6, 91.1 mAP@0.5を達成することが明らかとなった。 私たちのコードはhttps://github.com/mkang315/CST-YOLOで公開されています。

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