Fugu-MT 論文翻訳(概要): BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for Brain Tumor Detection

論文の概要: BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for Brain Tumor Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12585v1
Date: Fri, 22 Sep 2023 02:24:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-25 16:12:48.869497
Title: BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for Brain Tumor Detection
Title（参考訳）: BGF-YOLO:脳腫瘍検出のためのマルチスケール注意機能融合によるYOLOv8の増強
Authors: Ming Kang, Chee-Ming Ting, Fung Fung Ting, Rapha\"el C.-W. Phan
Abstract要約: You Only Look Once (YOLO)ベースの物体検出器は、自動脳腫瘍検出に顕著な精度を示している。両レベルルーティング注意(BRA)、一般化特徴ピラミッドネットワーク(GFPN)、フォース検出ヘッド、一般化IoUバウンディングボックスの回帰損失をYOLOv8に組み込んだ新しいBGFG-YOLOアーキテクチャを開発した。実験の結果、BGFG-YOLOは、YOLOv8xと比較して3.4%のmAP50の絶対的な増加を示し、脳腫瘍検出データセットBr35Hの最先端を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.798672884591179
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: You Only Look Once (YOLO)-based object detectors have shown remarkable accuracy for automated brain tumor detection. In this paper, we develop a novel BGFG-YOLO architecture by incorporating Bi-level Routing Attention (BRA), Generalized feature pyramid networks (GFPN), Forth detecting head, and Generalized-IoU (GIoU) bounding box regression loss into YOLOv8. BGFG-YOLO contains an attention mechanism to focus more on important features, and feature pyramid networks to enrich feature representation by merging high-level semantic features with spatial details. Furthermore, we investigate the effect of different attention mechanisms and feature fusions, detection head architectures on brain tumor detection accuracy. Experimental results show that BGFG-YOLO gives a 3.4% absolute increase of mAP50 compared to YOLOv8x, and achieves state-of-the-art on the brain tumor detection dataset Br35H. The code is available at https://github.com/mkang315/BGFG-YOLO.
Abstract（参考訳）: You Only Look Once (YOLO)ベースの物体検出器は、自動脳腫瘍検出に顕著な精度を示している。本稿では,BRA(Bi-level Routing Attention),GFPN(Generalized Feature pyramid network),Forth Detection Head,GIoU(Generalized-IoU)バウンディングボックスの回帰損失をYOLOv8に組み込んだ新しいBGFG-YOLOアーキテクチャを開発する。 BGFG-YOLOには、重要な特徴をより重視するための注意機構と、高レベルのセマンティックな特徴と空間的詳細を融合して特徴表現を豊かにする特徴ピラミッドネットワークが含まれている。さらに,脳腫瘍検出精度に異なる注意機構と特徴融合,検出ヘッドアーキテクチャが与える影響について検討した。実験の結果、BGFG-YOLOは、YOLOv8xと比較して3.4%のmAP50の絶対的な増加を示し、脳腫瘍検出データセットBr35Hの最先端を達成している。コードはhttps://github.com/mkang315/bgfg-yoloで入手できる。

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