論文の概要: KDAS: Knowledge Distillation via Attention Supervision Framework for Polyp Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08555v2
- Date: Wed, 17 Apr 2024 08:38:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 19:10:55.502242
- Title: KDAS: Knowledge Distillation via Attention Supervision Framework for Polyp Segmentation
- Title(参考訳): KDAS:ポリプセグメンテーションのための意識監視フレームワークによる知識蒸留
- Authors: Quoc-Huy Trinh, Minh-Van Nguyen, Phuoc-Thao Vo Thi,
- Abstract要約: KDASは,注意の監視を取り入れた知識蒸留フレームワークであり,提案した対称性誘導モジュールについて述べる。
このフレームワークは、より少ないパラメータでコンパクトな学生モデルを容易にし、教師モデルの強みを学習できるように設計されている。
当社のコンパクトモデルでは,最先端手法による競争結果の達成により,その強度を実証している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.148777307966648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Polyp segmentation, a contentious issue in medical imaging, has seen numerous proposed methods aimed at improving the quality of segmented masks. While current state-of-the-art techniques yield impressive results, the size and computational cost of these models create challenges for practical industry applications. To address this challenge, we present KDAS, a Knowledge Distillation framework that incorporates attention supervision, and our proposed Symmetrical Guiding Module. This framework is designed to facilitate a compact student model with fewer parameters, allowing it to learn the strengths of the teacher model and mitigate the inconsistency between teacher features and student features, a common challenge in Knowledge Distillation, via the Symmetrical Guiding Module. Through extensive experiments, our compact models demonstrate their strength by achieving competitive results with state-of-the-art methods, offering a promising approach to creating compact models with high accuracy for polyp segmentation and in the medical imaging field. The implementation is available on https://github.com/huyquoctrinh/KDAS.
- Abstract(参考訳): 医療画像における論争的な問題であるポリプセグメンテーションでは、セグメンテーションマスクの品質向上を目的とした多くの手法が提案されている。
現在の最先端技術は印象的な結果をもたらすが、これらのモデルのサイズと計算コストは、実用的な産業アプリケーションのための課題を生み出している。
この課題に対処するために,注目の監視を取り入れた知識蒸留フレームワークであるKDASと,提案したシンメトリカルガイドモジュールを提案する。
このフレームワークは、より少ないパラメータでコンパクトな学生モデルを促進するために設計されており、教師モデルの強みを学習し、教師の特徴と生徒の特徴との整合性を緩和することができる。
より広範な実験により, 提案するコンパクトモデルは, 最先端の手法を用いて, 競合する結果を達成し, ポリープセグメンテーションや医用画像分野において高い精度でコンパクトなモデルを作成するための有望なアプローチを提供することによって, それらの強みを実証した。
実装はhttps://github.com/huyquoctrinh/KDASで公開されている。
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