Fugu-MT 論文翻訳(概要): ADA-YOLO: Dynamic Fusion of YOLOv8 and Adaptive Heads for Precise Image Detection and Diagnosis

論文の概要: ADA-YOLO: Dynamic Fusion of YOLOv8 and Adaptive Heads for Precise Image Detection and Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10099v1
Date: Thu, 14 Dec 2023 18:27:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-19 18:50:32.190489
Title: ADA-YOLO: Dynamic Fusion of YOLOv8 and Adaptive Heads for Precise Image Detection and Diagnosis
Title（参考訳）: ADA-YOLO:正確な画像検出・診断のためのYOLOv8とAdaptive Headの動的融合
Authors: Shun Liu, Jianan Zhang, Ruocheng Song, Teik Toe Teoh
Abstract要約: 本稿では,注目に基づく機構をYOLOv8アーキテクチャと統合した,軽量かつ効果的な医療オブジェクト検出手法であるADA-YOLOを提案する。提案手法は,テキスト適応型ヘッドモジュールによるコンピュータビジョンタスクの動的特徴ローカライゼーションと並列回帰を利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9804179673817571
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Object detection and localization are crucial tasks for biomedical image analysis, particularly in the field of hematology where the detection and recognition of blood cells are essential for diagnosis and treatment decisions. While attention-based methods have shown significant progress in object detection in various domains, their application in medical object detection has been limited due to the unique challenges posed by medical imaging datasets. To address this issue, we propose ADA-YOLO, a light-weight yet effective method for medical object detection that integrates attention-based mechanisms with the YOLOv8 architecture. Our proposed method leverages the dynamic feature localisation and parallel regression for computer vision tasks through \textit{adaptive head} module. Empirical experiments were conducted on the Blood Cell Count and Detection (BCCD) dataset to evaluate the effectiveness of ADA-YOLO. The results showed that ADA-YOLO outperforms the YOLOv8 model in mAP (mean average precision) on the BCCD dataset by using more than 3 times less space than YOLOv8. This indicates that our proposed method is effective. Moreover, the light-weight nature of our proposed method makes it suitable for deployment in resource-constrained environments such as mobile devices or edge computing systems. which could ultimately lead to improved diagnosis and treatment outcomes in the field of hematology.
Abstract（参考訳）: 特に血液細胞の検出と認識が診断および治療決定に不可欠である血液学分野において、物体の検出と局在は生体画像解析にとって重要な課題である。注意に基づく手法は様々な領域でオブジェクト検出の著しい進歩を示しているが、医療用オブジェクト検出への応用は、医療用画像データセットによって引き起こされるユニークな課題のために制限されている。そこで本研究では,注目に基づく機構をYOLOv8アーキテクチャと統合した,軽量かつ効果的な医療オブジェクト検出手法であるADA-YOLOを提案する。提案手法は, \textit{adaptive head} モジュールによるコンピュータビジョンタスクの動的特徴ローカライズと並列回帰を利用する。血液細胞数検出(BCCD)データセットを用いてADA-YOLOの有効性を評価する実験を行った。その結果, ADA-YOLOは, YOLOv8の3倍以上の空間を用いて, BCCDデータセットのmAP(平均精度)において, YOLOv8モデルよりも優れていた。これは提案手法が有効であることを示している。さらに,提案手法の軽量性は,モバイルデバイスやエッジコンピューティングシステムなどの資源制約のある環境への展開に適している。最終的に血液学の分野で診断と治療の結果が改善する可能性がある。

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