論文の概要: RT-GAN: Recurrent Temporal GAN for Adding Lightweight Temporal Consistency to Frame-Based Domain Translation Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00868v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 03:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-04 23:45:26.484500
• Title: RT-GAN: Recurrent Temporal GAN for Adding Lightweight Temporal Consistency to Frame-Based Domain Translation Approaches
• Title（参考訳）: RT-GAN:フレームベースドメイン変換アプローチに軽量時間一貫性を付加するための繰り返し時間GAN
• Authors: Shawn Mathew, Saad Nadeem, Alvin C. Goh, and Arie Kaufman
• Abstract要約: 本稿では,個別のフレームベースアプローチに時間的整合性を加えるための,可変時間パラメータRT-GANを用いた軽量な解を提案する。 大腸内視鏡検査における2症例に対するアプローチの有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7873597471903944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While developing new unsupervised domain translation methods for endoscopy videos, it is typical to start with approaches that initially work for individual frames without temporal consistency. Once an individual-frame model has been finalized, additional contiguous frames are added with a modified deep learning architecture to train a new model for temporal consistency. This transition to temporally-consistent deep learning models, however, requires significantly more computational and memory resources for training. In this paper, we present a lightweight solution with a tunable temporal parameter, RT-GAN (Recurrent Temporal GAN), for adding temporal consistency to individual frame-based approaches that reduces training requirements by a factor of 5. We demonstrate the effectiveness of our approach on two challenging use cases in colonoscopy: haustral fold segmentation (indicative of missed surface) and realistic colonoscopy simulator video generation. The datasets, accompanying code, and pretrained models will be made available at \url{https://github.com/nadeemlab/CEP}.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡ビデオのための新しい教師なしドメイン翻訳手法を開発する一方で、最初は時間的一貫性のない個々のフレームに対して機能するアプローチから始めるのが一般的である。 個別のフレームモデルが完成すると、追加の連続したフレームに修正されたディープラーニングアーキテクチャを追加して、時間的一貫性のための新しいモデルをトレーニングする。 しかし、この時間的に一貫性のあるディープラーニングモデルへの移行は、トレーニングのためにはるかに多くの計算とメモリリソースを必要とする。 本稿では,時間パラメータを調整可能なRT-GAN(Recurrent Temporal GAN)を用いた軽量なソリューションを提案する。 大腸内視鏡検査の難治な2症例について,ハウストラムフォールドセグメンテーション(欠損面を示す)と現実的大腸内視鏡シミュレータービデオ生成の2例について,本手法の有効性を実証した。 データセット、付随コード、事前トレーニングされたモデルは、 \url{https://github.com/nadeemlab/CEP}で利用可能になる。

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