論文の概要: YOLOv8-AM: YOLOv8 Based on Effective Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09329v5
• Date: Sat, 28 Sep 2024 13:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:46.034476
• Title: YOLOv8-AM: YOLOv8 Based on Effective Attention Mechanisms for Pediatric Wrist Fracture Detection
• Title（参考訳）: 小児関節リスト骨折検出のための効果的な注意機構に基づくYOLOv8-AM:YOLOv8
• Authors: Chun-Tse Chien, Rui-Yang Ju, Kuang-Yi Chou, Enkaer Xieerke, Jen-Shiun Chiang,
• Abstract要約: 本研究は,本来のYOLOv8アーキテクチャにアテンション機構を組み込んだYOLOv8-AMを提案する。 ResBlock + CBAM (ResCBAM) に基づくYOLOv8-AMモデルのIoU 50(mAP 50)の平均精度は63.6%から65.8%に向上し,SOTAの性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Wrist trauma and even fractures occur frequently in daily life, particularly among children who account for a significant proportion of fracture cases. Before performing surgery, surgeons often request patients to undergo X-ray imaging first and prepare for it based on the analysis of the radiologist. With the development of neural networks, You Only Look Once (YOLO) series models have been widely used in fracture detection as computer-assisted diagnosis (CAD). In 2023, Ultralytics presented the latest version of the YOLO models, which has been employed for detecting fractures across various parts of the body. Attention mechanism is one of the hottest methods to improve the model performance. This research work proposes YOLOv8-AM, which incorporates the attention mechanism into the original YOLOv8 architecture. Specifically, we respectively employ four attention modules, Convolutional Block Attention Module (CBAM), Global Attention Mechanism (GAM), Efficient Channel Attention (ECA), and Shuffle Attention (SA), to design the improved models and train them on GRAZPEDWRI-DX dataset. Experimental results demonstrate that the mean Average Precision at IoU 50 (mAP 50) of the YOLOv8-AM model based on ResBlock + CBAM (ResCBAM) increased from 63.6% to 65.8%, which achieves the state-of-the-art (SOTA) performance. Conversely, YOLOv8-AM model incorporating GAM obtains the mAP 50 value of 64.2%, which is not a satisfactory enhancement. Therefore, we combine ResBlock and GAM, introducing ResGAM to design another new YOLOv8-AM model, whose mAP 50 value is increased to 65.0%. The implementation code for this study is available on GitHub at https://github.com/RuiyangJu/Fracture_Detection_Improved_YOLOv8.
• Abstract（参考訳）: 難治性外傷や骨折は、特に骨折症例のかなりの割合を占める小児において、日常生活において頻繁に起こる。 手術の前に、外科医は患者にまずX線撮影を依頼し、放射線医の分析に基づいてそれに備える。 ニューラルネットワークの開発に伴い、You Only Look Once (YOLO)シリーズモデルがコンピュータ支援診断(CAD)として骨折検出に広く利用されている。 2023年、UltralyticsはYOLOモデルの最新バージョンを発表した。 注意機構は、モデルパフォーマンスを改善する最もホットな方法の1つです。 本研究は,本来のYOLOv8アーキテクチャにアテンション機構を組み込んだYOLOv8-AMを提案する。 具体的には、4つの注意モジュール、CBAM(Convolutional Block Attention Module)、GAM(Global Attention Mechanism)、ECA(Efficient Channel Attention)、SA(Shuffle Attention)を使用して、改良されたモデルを設計し、GRAZPEDWRI-DXデータセットでトレーニングする。 ResBlock + CBAM (ResCBAM) に基づくYOLOv8-AMモデルのIoU 50(mAP 50)の平均精度は63.6%から65.8%に向上し,SOTAの性能が向上した。 逆に、GAMを組み込んだYOLOv8-AMモデルは、mAP 50の64.2%の値を得るが、これは満足のいく拡張ではない。 したがって、ResBlockとGAMを組み合わせてResGAMを導入し、新しいYOLOv8-AMモデルを設計し、mAP 50値が65.0%に向上した。 この研究の実装コードはGitHubでhttps://github.com/RuiyangJu/Fracture_Detection_Improved_YOLOv8で公開されている。

関連論文リスト

• Pediatric Wrist Fracture Detection Using Feature Context Excitation Modules in X-ray Images [0.0]
  この作業では4種類のFeature Contexts Excitation-YOLOv8モデルを導入し、それぞれ異なるFCEモジュールを組み込んだ。 GRAZPEDWRI-DXデータセットの実験結果から,提案したYOLOv8+GC-M3モデルにより,mAP@50値が65.78%から66.32%に向上することが示された。 提案した YOLOv8+SE-M3 モデルは,最大 mAP@50 値67.07% を実現し,SOTA 性能を上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T19:45:01Z)
• YOLOv8-ResCBAM: YOLOv8 Based on An Effective Attention Module for Pediatric Wrist Fracture Detection [0.0]
  本稿では,resblock(ResCBAM)と統合された畳み込みブロックアテンションモジュールを元となるYOLOv8ネットワークアーキテクチャに組み込んだYOLOv8-ResCBAMを提案する。 GRAZPEDWRI-DXデータセットを用いた実験結果から,提案モデルの平均平均精度が0.5(mAP 50)から63.6%から65.8%に増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T15:19:51Z)
• Handling Geometric Domain Shifts in Semantic Segmentation of Surgical RGB and Hyperspectral Images [67.66644395272075]
  本稿では,幾何学的アウト・オブ・ディストリビューションデータに直面する場合の,最先端のセマンティックセマンティックセマンティクスモデルの最初の解析を行う。 本稿では, 汎用性を高めるために, 有機移植(Organ Transplantation)と呼ばれる拡張技術を提案する。 我々の拡張技術は、RGBデータに対して最大67%、HSIデータに対して90%のSOAモデル性能を改善し、実際のOODテストデータに対して、分配内パフォーマンスのレベルでのパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T19:13:15Z)
• Pediatric Wrist Fracture Detection in X-rays via YOLOv10 Algorithm and Dual Label Assignment System [2.4554686192257424]
  本研究は, 小児手首骨折の診断成績を評価するために, 様々なYOLOv10変異体を初めて評価したものである。 モデル複雑性の変化、アーキテクチャのスケーリング、デュアルラベル割り当て戦略の実装によって検出性能が向上する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T14:54:51Z)
• Global Context Modeling in YOLOv8 for Pediatric Wrist Fracture Detection [0.0]
  小児は日常的に手首を負傷することが多いが、骨折を負った放射線科医は手術前にX線画像を分析し解釈する必要がある。 ディープラーニングの開発により、ニューラルネットワークモデルはコンピュータ支援診断(CAD)ツールとして機能するようになった。 本稿では,GCブロックを用いたYOLOv8モデルの改良版であるYOLOv8モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T14:36:07Z)
• RLAIF-V: Aligning MLLMs through Open-Source AI Feedback for Super GPT-4V Trustworthiness [94.03511733306296]
  我々は,MLLMを超GPT-4V信頼性のための完全なオープンソースパラダイムに整合させるフレームワークであるRLAIF-Vを紹介する。 RLAIF-Vは、高品質なフィードバックデータとオンラインフィードバック学習アルゴリズムを含む、2つの観点から、オープンソースフィードバックを最大限活用する。 実験により、RLAIF-Vは、他のタスクのパフォーマンスを犠牲にすることなく、モデルの信頼性を大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:37:01Z)
• YOLOv9 for Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images [0.0]
  本稿では, YOLOv9アルゴリズムモデルをコンピュータ支援診断(CAD)として骨折検出タスクに適用した最初の例である。 実験の結果、現在の最先端(SOTA)モデルのmAP 50-95と比較して、YOLOv9モデルは42.16%から43.73%に上昇し、3.7%の改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T15:47:54Z)
• Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5002649181103]
  オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。 トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。 評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T18:12:02Z)
• YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection [80.11152626362109]
  YOLO-MSと呼ばれる効率的かつ高性能な物体検出器を提供する。 私たちは、他の大規模なデータセットに頼ることなく、MS COCOデータセット上でYOLO-MSをスクラッチからトレーニングします。 私たちの仕事は、他のYOLOモデルのプラグイン・アンド・プレイ・モジュールとしても使えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T10:12:27Z)
• Osteoporosis Prescreening using Panoramic Radiographs through a Deep Convolutional Neural Network with Attention Mechanism [65.70943212672023]
  注意モジュールを持つディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はパノラマX線写真上で骨粗しょう症を検出することができる。 49歳から60歳までの70種類のパノラマX線写真(PR)のデータセットを用いて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T00:03:57Z)
• Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on 2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
  本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。 合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。 ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T20:44:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。