論文の概要: T-Fusion Net: A Novel Deep Neural Network Augmented with Multiple
Localizations based Spatial Attention Mechanisms for Covid-19 Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00053v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 18:18:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 16:38:21.943349
- Title: T-Fusion Net: A Novel Deep Neural Network Augmented with Multiple
Localizations based Spatial Attention Mechanisms for Covid-19 Detection
- Title（参考訳）: t-fusion net:covid-19検出のための空間的注意機構に基づく複数位置対応型深層ニューラルネットワーク
- Authors: Susmita Ghosh and Abhiroop Chatterjee
- Abstract要約: 本研究は、複数の局所化に基づく空間的注意を増大させる新しいディープニューラルネットワーク(T-Fusion Net)を提案する。
さらに、同ネットワークの同種アンサンブルを用いて、画像分類精度を高める。
提案したT-フュージョンネットと同質アンサンブルモデルは,他の最先端手法と比較して,優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, deep neural networks are yielding better performance in
image classification tasks. However, the increasing complexity of datasets and
the demand for improved performance necessitate the exploration of innovative
techniques. The present work proposes a new deep neural network (called as,
T-Fusion Net) that augments multiple localizations based spatial attention.
This attention mechanism allows the network to focus on relevant image regions,
improving its discriminative power. A homogeneous ensemble of the said network
is further used to enhance image classification accuracy. For ensembling, the
proposed approach considers multiple instances of individual T-Fusion Net. The
model incorporates fuzzy max fusion to merge the outputs of individual nets.
The fusion process is optimized through a carefully chosen parameter to strike
a balance on the contributions of the individual models. Experimental
evaluations on benchmark Covid-19 (SARS-CoV-2 CT scan) dataset demonstrate the
effectiveness of the proposed T-Fusion Net as well as its ensemble. The
proposed T-Fusion Net and the homogeneous ensemble model exhibit better
performance, as compared to other state-of-the-art methods, achieving accuracy
of 97.59% and 98.4%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークは画像分類タスクにおいてより良いパフォーマンスを実現している。
しかし、データセットの複雑さの増大とパフォーマンス向上の需要は、革新的な技術を探究する必要がある。
本研究は,空間的注意に基づく複数の局所化を増強する新しい深層ニューラルネットワーク(t-fusion netと呼ばれる)を提案する。
この注意機構により、ネットワークは関連する画像領域に集中することができ、識別能力が向上する。
このネットワークの均質なアンサンブルは、さらに画像分類精度を高めるために用いられる。
アンサンブルの場合、提案手法は個々のT-フュージョンネットの複数のインスタンスを考慮する。
このモデルはファジィマックス融合を組み込んで個々のネットの出力をマージする。
融合プロセスは慎重に選択されたパラメータを通して最適化され、個々のモデルの貢献度にバランスをとる。
ベンチマークCovid-19 (SARS-CoV-2 CTスキャン) による実験により,提案したT-フュージョンネットの有効性とアンサンブルの有効性が示された。
提案するt-fusion netと均質アンサンブルモデルの性能は, 他の最先端法と比較して, それぞれ97.59%, 98.4%の精度を示した。
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