Fugu-MT 論文翻訳(概要): SegNetr: Rethinking the local-global interactions and skip connections in U-shaped networks

論文の概要: SegNetr: Rethinking the local-global interactions and skip connections in U-shaped networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02953v2
Date: Fri, 21 Jul 2023 09:26:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 15:30:32.437598
Title: SegNetr: Rethinking the local-global interactions and skip connections in U-shaped networks
Title（参考訳）: SegNetr:U字型ネットワークにおけるローカル-グローバルインタラクションとスキップ接続の再考
Authors: Junlong Cheng, Chengrui Gao, Fengjie Wang, Min Zhu
Abstract要約: U字型ネットワークは、シンプルで調整が容易な構造のため、医療画像セグメンテーションの分野を支配してきた。我々は任意の段階で動的に局所的・局所的相互作用を行なえる新しいSegNetrブロックを導入する。 59%と76%のパラメータとGFLOPがバニラU-Netより少ない4つの主流医療画像セグメンテーションデータセットに対するSegNetrの有効性を検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.121518046252855
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, U-shaped networks have dominated the field of medical image segmentation due to their simple and easily tuned structure. However, existing U-shaped segmentation networks: 1) mostly focus on designing complex self-attention modules to compensate for the lack of long-term dependence based on convolution operation, which increases the overall number of parameters and computational complexity of the network; 2) simply fuse the features of encoder and decoder, ignoring the connection between their spatial locations. In this paper, we rethink the above problem and build a lightweight medical image segmentation network, called SegNetr. Specifically, we introduce a novel SegNetr block that can perform local-global interactions dynamically at any stage and with only linear complexity. At the same time, we design a general information retention skip connection (IRSC) to preserve the spatial location information of encoder features and achieve accurate fusion with the decoder features. We validate the effectiveness of SegNetr on four mainstream medical image segmentation datasets, with 59\% and 76\% fewer parameters and GFLOPs than vanilla U-Net, while achieving segmentation performance comparable to state-of-the-art methods. Notably, the components proposed in this paper can be applied to other U-shaped networks to improve their segmentation performance.
Abstract（参考訳）: 近年,U字型ネットワークは,シンプルで手軽に調整可能な構造であるため,医用画像セグメンテーションの分野を支配している。しかし、既存のu字型セグメンテーションネットワーク: 1) 主に、畳み込み操作に基づく長期依存の欠如を補う複雑な自己注意モジュールの設計に焦点が当てられ、ネットワークのパラメータの総数と計算複雑性が増大する。 2) 単にエンコーダとデコーダの特徴を融合させ, 空間的位置の接続を無視する。本稿では、上記の問題を再考し、SegNetrと呼ばれる軽量な医用画像分割ネットワークを構築する。具体的には,任意の段階で動的に局所的・局所的相互作用を行なえる新しいSegNetrブロックを提案する。同時に、エンコーダ特徴の空間的位置情報を保存し、デコーダ特徴との正確な融合を実現するための汎用情報保持スキップ接続(IRSC)を設計する。我々は,4つの主流な医用画像セグメンテーションデータセットに対するSegNetrの有効性を検証し,59 %,76 %のパラメータとGFLOPをバニラU-Netよりも少なくし,最先端の手法に匹敵するセグメンテーション性能を実現した。特に,本論文で提案するコンポーネントを他のU字型ネットワークに適用し,セグメンテーション性能を向上させる。

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