論文の概要: CFPFormer: Feature-pyramid like Transformer Decoder for Segmentation and Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15451v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 18:46:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 15:23:04.518567
- Title: CFPFormer: Feature-pyramid like Transformer Decoder for Segmentation and Detection
- Title（参考訳）: CFPFormer: セグメンテーションと検出のためのトランスフォーマーデコーダのような特徴ピラミド
- Authors: Hongyi Cai, Mohammad Mahdinur Rahman, Jingyu Wu, Yulun Deng,
- Abstract要約: 特徴ピラミッドは、医療画像のセグメンテーションやオブジェクト検出といったタスクのために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーで広く採用されている。
本稿では,特徴ピラミッドと変圧器を統合したデコーダブロックを提案する。
本モデルでは,既存手法と比較して,小型物体の検出性能が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.837431956557716
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Feature pyramids have been widely adopted in convolutional neural networks (CNNs) and transformers for tasks like medical image segmentation and object detection. However, the currently existing models generally focus on the Encoder-side Transformer to extract features, from which decoder improvement can bring further potential with well-designed architecture. We propose CFPFormer, a novel decoder block that integrates feature pyramids and transformers. Specifically, by leveraging patch embedding, cross-layer feature concatenation, and Gaussian attention mechanisms, CFPFormer enhances feature extraction capabilities while promoting generalization across diverse tasks. Benefiting from Transformer structure and U-shaped Connections, our introduced model gains the ability to capture long-range dependencies and effectively up-sample feature maps. Our model achieves superior performance in detecting small objects compared to existing methods. We evaluate CFPFormer on medical image segmentation datasets and object detection benchmarks (VOC 2007, VOC2012, MS-COCO), demonstrating its effectiveness and versatility. On the ACDC Post-2017-MICCAI-Challenge online test set, our model reaches exceptionally impressive accuracy, and performed well compared with the original decoder setting in Synapse multi-organ segmentation dataset.
- Abstract（参考訳）: 特徴ピラミッドは、医療画像のセグメンテーションやオブジェクト検出といったタスクのために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーで広く採用されている。
しかし、現在のモデルでは一般的にエンコーダ側のトランスフォーマーに焦点をあてて特徴を抽出し、そこからデコーダの改善により、よく設計されたアーキテクチャでさらなる可能性をもたらすことができる。
本稿では,特徴ピラミッドと変圧器を統合した新しいデコーダブロックCFPFormerを提案する。
具体的には、パッチ埋め込み、クロス層機能結合、ガウスアテンション機構を活用することで、CFPFormerは、多様なタスクをまたいだ一般化を促進しながら、特徴抽出機能を強化する。
トランスフォーマー構造とU字型接続の利点を生かして、我々の導入したモデルは、長距離依存を捕捉し、効果的にアップサンプルな特徴マップを得ることができる。
本モデルでは,既存手法と比較して,小型物体の検出性能が向上する。
医用画像セグメンテーションデータセットとオブジェクト検出ベンチマーク(VOC 2007、VOC2012、MS-COCO)でCFPFormerを評価し、その有効性と汎用性を実証した。
ACDC Post-2017-MICCAI-Challengeオンラインテストセットでは,このモデルは非常に精度が高く,Synapseマルチ組織セグメンテーションデータセットのデコーダ設定とよく比較できる。
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