論文の概要: SRSNetwork: Siamese Reconstruction-Segmentation Networks based on Dynamic-Parameter Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01741v2
• Date: Mon, 15 Sep 2025 10:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.583132
• Title: SRSNetwork: Siamese Reconstruction-Segmentation Networks based on Dynamic-Parameter Convolution
• Title（参考訳）: SRSNetwork:動的パラメータ畳み込みに基づくシームズ再構成・セグメンテーションネットワーク
• Authors: Bingkun Nian, Fenghe Tang, Jianrui Ding, Jie Yang, Zhonglong Zheng, Shaohua Kevin Zhou, Wei Liu,
• Abstract要約: 動的パラメータ畳み込み(DPConv)と呼ばれる新しいタイプの動的畳み込みを提案する。 DPConvはより優れた適合能力を示し、再構成作業においてエンコーダの深い層からの機能を効率的に活用することができる。 5つの医療データセットと2つの赤外線データセットを含む7つのデータセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.901680426197698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic convolution demonstrates outstanding representation capabilities, which are crucial for natural image segmentation. However, it fails when applied to medical image segmentation (MIS) and infrared small target segmentation (IRSTS) due to limited data and limited fitting capacity. In this paper, we propose a new type of dynamic convolution called dynamic parameter convolution (DPConv) which shows superior fitting capacity, and it can efficiently leverage features from deep layers of encoder in reconstruction tasks to generate DPConv kernels that adapt to input variations.Moreover, we observe that DPConv, built upon deep features derived from reconstruction tasks, significantly enhances downstream segmentation performance. We refer to the segmentation network integrated with DPConv generated from reconstruction network as the siamese reconstruction-segmentation network (SRS). We conduct extensive experiments on seven datasets including five medical datasets and two infrared datasets, and the experimental results demonstrate that our method can show superior performance over several recently proposed methods. Furthermore, the zero-shot segmentation under unseen modality demonstrates the generalization of DPConv. The code is available at: https://github.com/fidshu/SRSNet.
• Abstract（参考訳）: 動的畳み込みは、自然な画像のセグメンテーションに欠かせない、卓越した表現能力を示す。 しかし、医療画像セグメンテーション(MIS)や赤外線小目標セグメンテーション(IRSTS)には、限られたデータと限られた適合能力によって適用できない。 本稿では、動的パラメータ畳み込み(DPConv)と呼ばれる新しい動的畳み込み方式を提案する。この方式では、コンバータの深い層から特徴を効率よく利用して、入力のばらつきに適応するDPConvカーネルを生成することができる。 本稿では,復元ネットワークから生成されたDPConvと統合されたセグメンテーションネットワークを,シアム再構成セグメンテーションネットワーク(SRS)と呼ぶ。 我々は,5つの医療データセットと2つの赤外線データセットを含む7つのデータセットについて広範な実験を行い,本手法が最近提案された手法よりも優れた性能を示すことを示す実験結果を得た。 さらに、目に見えないモダリティの下でのゼロショットセグメンテーションは、DPConvの一般化を示す。 コードは、https://github.com/fidshu/SRSNet.comで入手できる。

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