論文の概要: Polyp-SAM++: Can A Text Guided SAM Perform Better for Polyp
Segmentation?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06623v1
- Date: Sat, 12 Aug 2023 17:45:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 16:24:37.949823
- Title: Polyp-SAM++: Can A Text Guided SAM Perform Better for Polyp
Segmentation?
- Title(参考訳): Polyp-SAM++: テキストガイドSAMは、Polypセグメンテーションでより良く動作するか?
- Authors: Risab Biswas
- Abstract要約: テキストプロンプト支援SAMであるPolyp-SAM++は、堅牢でより正確なPolypセグメンテーションのために、テキストプロンプトを使用してSAMをより有効に利用できる。
我々は、ベンチマークデータセット上でのポリプセグメンテーションタスクにおいて、テキスト誘導SAMの性能を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Meta recently released SAM (Segment Anything Model) which is a
general-purpose segmentation model. SAM has shown promising results in a wide
variety of segmentation tasks including medical image segmentation. In the
field of medical image segmentation, polyp segmentation holds a position of
high importance, thus creating a model which is robust and precise is quite
challenging. Polyp segmentation is a fundamental task to ensure better
diagnosis and cure of colorectal cancer. As such in this study, we will see how
Polyp-SAM++, a text prompt-aided SAM, can better utilize a SAM using text
prompting for robust and more precise polyp segmentation. We will evaluate the
performance of a text-guided SAM on the polyp segmentation task on benchmark
datasets. We will also compare the results of text-guided SAM vs unprompted
SAM. With this study, we hope to advance the field of polyp segmentation and
inspire more, intriguing research. The code and other details will be made
publically available soon at https://github.com/RisabBiswas/Polyp-SAM++.
- Abstract(参考訳): Metaは最近、汎用セグメンテーションモデルであるSAM(Segment Anything Model)をリリースした。
SAMは、医療画像のセグメンテーションを含む様々なセグメンテーションタスクにおいて有望な結果を示している。
医用画像セグメンテーションの分野では、ポリープセグメンテーションは高い重要性を持つ位置にあり、堅牢で精度の高いモデルを作成することは極めて困難である。
ポリープセグメンテーションは大腸癌の診断と治療を改善するための基本的な課題である。
そこで本研究では,テキストプロンプト支援SAMであるPolyp-SAM++が,より堅牢で高精度なPolypセグメンテーションのためのテキストプロンプトによってSAMをより有効に活用できることを示す。
ベンチマークデータセットのポリプセグメンテーションタスクにおいて,テキスト誘導SAMの性能を評価する。
また、テキスト誘導SAMとプロンプトなしSAMの結果を比較する。
本研究では,ポリプセグメンテーションの分野を前進させ,さらに興味をそそる研究を刺激したい。
コードやその他の詳細は、https://github.com/RisabBiswas/Polyp-SAM++.comで公開される予定だ。
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