論文の概要: Harnessing The Power of Attention For Patch-Based Biomedical Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00949v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 06:22:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 23:06:39.327760
- Title: Harnessing The Power of Attention For Patch-Based Biomedical Image Classification
- Title（参考訳）: パッチを用いたバイオメディカル画像分類における注意力の調和
- Authors: Gousia Habib, Shaima Qureshi, Malik ishfaq,
- Abstract要約: コンボリューションの代わりにアテンションベースモデルの新しいパラダイムを提案する。
我々の研究は、非重複(バニラパッチ)と新しい重なり合うシフトトパッチ技術(S.P.T.s)を組み合わせて、モデル一般化を促進する局所的コンテキストを誘導する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biomedical image analysis can be facilitated by an innovative architecture rooted in self-attention mechanisms. The traditional convolutional neural network (CNN), characterized by fixed-sized windows, needs help capturing intricate spatial and temporal relations at the pixel level. The immutability of CNN filter weights post-training further restricts input fluctuations. Recognizing these limitations, we propose a new paradigm of attention-based models instead of convolutions. As an alternative to traditional CNNs, these models demonstrate robust modelling capabilities and the ability to grasp comprehensive long-range contextual information efficiently. Providing a solution to critical challenges faced by attention-based vision models such as inductive bias, weight sharing, receptive field limitations, and data handling in high resolution, our work combines non-overlapping (vanilla patching) with novel overlapped Shifted Patching Techniques (S.P.T.s) to induce local context that enhances model generalization. Moreover, we examine the novel Lancoz5 interpolation technique, which adapts variable image sizes to higher resolutions. Experimental evidence validates our model's generalization effectiveness, comparing favourably with existing approaches. Attention-based methods are particularly effective with ample data, especially when advanced data augmentation methodologies are integrated to strengthen their robustness.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカル画像解析は、自己認識機構に根ざした革新的なアーキテクチャによって促進される。
固定サイズのウィンドウを特徴とする従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、複雑な空間的および時間的関係をピクセルレベルで捉えるのに役立つ必要がある。
CNNフィルタの重み付け後の不変性は入力変動をさらに制限する。
これらの制約を認識し、コンボリューションの代わりに注目モデルの新しいパラダイムを提案する。
従来のCNNに代わるものとして、これらのモデルは堅牢なモデリング機能と、包括的な長距離コンテキスト情報を効率的に把握する能力を示している。
帰納的バイアス、重み付け、受容的フィールド制限、高解像度のデータ処理など、注意に基づく視覚モデルが直面する重要な課題に対する解決策を提供するため、我々の研究は、非重複(バニラパッチ)と新しい重なり合うシフトドパッチ技術(S.P.T.s)を組み合わせて、モデルの一般化を促進するローカルコンテキストを誘導する。
さらに,可変画像サイズを高分解能に適応させる新しいLancoz5補間手法について検討した。
実験的なエビデンスにより,既存手法と比較し,モデルの一般化の有効性が検証された。
注意に基づく手法は、特に高度なデータ拡張手法を統合してその堅牢性を強化する場合、十分なデータに対して特に有効である。
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