論文の概要: Rethinking Intermediate Layers design in Knowledge Distillation for Kidney and Liver Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16700v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 11:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 18:45:31.449191
• Title: Rethinking Intermediate Layers design in Knowledge Distillation for Kidney and Liver Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: 腎臓・肝腫瘍分節の知識蒸留における中間層設計の再考
• Authors: Vandan Gorade, Sparsh Mittal, Debesh Jha, Ulas Bagci
• Abstract要約: 医用イメージングタスクのための階層型層選択型フィードバック蒸留(HLFD)を提案する。 HLFDは、中間層から以前の層への知識を戦略的に蒸留し、最終層の知識を特徴レベルと画素レベルの中間層に伝達する。 腎臓セグメンテーションタスクでは、HLFDは学生モデル(KDなし)を10pp以上上回り、腫瘍特異的な特徴への焦点を著しく改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.562266115935329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation(KD) has demonstrated remarkable success across various domains, but its application to medical imaging tasks, such as kidney and liver tumor segmentation, has encountered challenges. Many existing KD methods are not specifically tailored for these tasks. Moreover, prevalent KD methods often lack a careful consideration of what and from where to distill knowledge from the teacher to the student. This oversight may lead to issues like the accumulation of training bias within shallower student layers, potentially compromising the effectiveness of KD. To address these challenges, we propose Hierarchical Layer-selective Feedback Distillation (HLFD). HLFD strategically distills knowledge from a combination of middle layers to earlier layers and transfers final layer knowledge to intermediate layers at both the feature and pixel levels. This design allows the model to learn higher-quality representations from earlier layers, resulting in a robust and compact student model. Extensive quantitative evaluations reveal that HLFD outperforms existing methods by a significant margin. For example, in the kidney segmentation task, HLFD surpasses the student model (without KD) by over 10pp, significantly improving its focus on tumor-specific features. From a qualitative standpoint, the student model trained using HLFD excels at suppressing irrelevant information and can focus sharply on tumor-specific details, which opens a new pathway for more efficient and accurate diagnostic tools.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(kd)は様々な領域で有意な成功を収めてきたが、腎臓や肝腫瘍の分画などの画像診断への応用は困難に直面している。 既存のKDメソッドの多くは、これらのタスクに特化していない。 さらに、一般的なkd法は、教師から生徒への知識を蒸留する場所や場所について、注意深い考察を欠くことが多い。 この監視は、より浅い学生層内のトレーニングバイアスの蓄積などの問題を引き起こし、KDの有効性を損なう可能性がある。 これらの課題に対処するため,階層型層選択型フィードバック蒸留(HLFD)を提案する。 HLFDは、中間層から以前の層への知識を戦略的に蒸留し、最終層の知識を特徴レベルと画素レベルの中間層に伝達する。 この設計により、モデルは以前の層から高品質な表現を学ぶことができ、堅牢でコンパクトな学生モデルが得られる。 大規模な定量的評価により、HLFDは既存の手法よりも有意なマージンで優れていることが明らかとなった。 例えば、腎臓セグメンテーションタスクでは、HLFDは学生モデル(KDなし)を10pp以上上回り、腫瘍特異的な特徴への焦点を大幅に改善する。 定性的な観点から、HLFDを用いて訓練された学生モデルは、無関係な情報の抑制に優れ、腫瘍特異的な詳細に鋭く焦点を合わせ、より効率的で正確な診断ツールのための新しい経路を開くことができる。

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