論文の概要: Cross-domain and Cross-dimension Learning for Image-to-Graph Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06601v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 10:48:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:22:17.939119
• Title: Cross-domain and Cross-dimension Learning for Image-to-Graph Transformers
• Title（参考訳）: 画像-グラフ変換器のクロスドメインとクロス次元学習
• Authors: Alexander H. Berger, Laurin Lux, Suprosanna Shit, Ivan Ezhov, Georgios Kaissis, Martin J. Menten, Daniel Rueckert, Johannes C. Paetzold
• Abstract要約: 直接画像からグラフへの変換は、単一のモデルにおけるオブジェクトの検出と関係予測を解決するための課題である。 画像-グラフ変換器のクロスドメインおよびクロス次元変換学習を可能にする一連の手法を提案する。 そこで我々は,2次元の衛星画像上でモデルを事前学習し,それを2次元および3次元の異なるターゲット領域に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.576354045312115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Direct image-to-graph transformation is a challenging task that solves object detection and relationship prediction in a single model. Due to the complexity of this task, large training datasets are rare in many domains, which makes the training of large networks challenging. This data sparsity necessitates the establishment of pre-training strategies akin to the state-of-the-art in computer vision. In this work, we introduce a set of methods enabling cross-domain and cross-dimension transfer learning for image-to-graph transformers. We propose (1) a regularized edge sampling loss for sampling the optimal number of object relationships (edges) across domains, (2) a domain adaptation framework for image-to-graph transformers that aligns features from different domains, and (3) a simple projection function that allows us to pretrain 3D transformers on 2D input data. We demonstrate our method's utility in cross-domain and cross-dimension experiments, where we pretrain our models on 2D satellite images before applying them to vastly different target domains in 2D and 3D. Our method consistently outperforms a series of baselines on challenging benchmarks, such as retinal or whole-brain vessel graph extraction.
• Abstract（参考訳）: 直接画像からグラフへの変換は、1つのモデルでオブジェクトの検出と関係予測を解決する困難なタスクである。 このタスクの複雑さのため、多くのドメインで大規模なトレーニングデータセットは稀であり、大規模ネットワークのトレーニングを困難にしている。 このデータは、コンピュータビジョンにおける最先端技術に似た事前学習戦略の確立を必要とする。 本研究では,画像間変換器のクロスドメインおよびクロス次元変換学習を実現する手法を提案する。 本研究では,(1)領域間でのオブジェクト関係(エッジ)の最適個数をサンプリングする正規化エッジサンプリング損失,(2)異なる領域の特徴を整列する画像-グラフ変換器のドメイン適応フレームワーク,(3)2次元入力データ上で3次元変換器を事前訓練可能な単純な投影関数を提案する。 2次元および3次元の異なる対象領域に適用する前に、2次元衛星画像上でモデルを事前学習するクロスドメインおよびクロスディメンション実験において,本手法の有用性を実証する。 我々の手法は、網膜や脳血管グラフの抽出など、困難なベンチマークにおいて、一連のベースラインを一貫して上回る。

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