論文の概要: CFPFormer: Feature-pyramid like Transformer Decoder for Segmentation and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15451v2
• Date: Sat, 05 Apr 2025 23:18:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 02:27:44.266789
• 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, Wenzhen Dong, Jingyu Wu,
• Abstract要約: 本稿では,Cross Feature Pyramid Transformer Decoder (CFPFormer)を提案する。 私たちの仕事は、長距離の依存関係をキャプチャし、効果的にアップサンプルのフィーチャーマップを作成できます。 ResNet50のバックボーンにより,92.02%のDice Scoreを実現し,本手法の有効性を強調した。
• 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 and transformers for tasks in medical image segmentation. However, existing models generally focus on the Encoder-side Transformer for feature extraction. We further explore the potential in improving the feature decoder with a well-designed architecture. We propose Cross Feature Pyramid Transformer decoder (CFPFormer), a novel decoder block that integrates feature pyramids and transformers. Even though transformer-like architecture impress with outstanding performance in segmentation, the concerns to reduce the redundancy and training costs still exist. Specifically, by leveraging patch embedding, cross-layer feature concatenation mechanisms, CFPFormer enhances feature extraction capabilities while complexity issue is mitigated by our Gaussian Attention. Benefiting from Transformer structure and U-shaped connections, our work is capable of capturing long-range dependencies and effectively up-sample feature maps. Experimental results are provided to evaluate CFPFormer on medical image segmentation datasets, demonstrating the efficacy and effectiveness. With a ResNet50 backbone, our method achieves 92.02\% Dice Score, highlighting the efficacy of our methods. Notably, our VGG-based model outperformed baselines with more complex ViT and Swin Transformer backbone.
• Abstract（参考訳）: 特徴ピラミッドは、医療画像セグメンテーションにおけるタスクのための畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーに広く採用されている。 しかし、既存のモデルは一般的に機能抽出のためにエンコーダ側のトランスフォーマーにフォーカスする。 さらに、よく設計されたアーキテクチャで機能デコーダを改善する可能性についても検討する。 本稿では,Cross Feature Pyramid Transformer Decoder (CFPFormer)を提案する。 変圧器のようなアーキテクチャはセグメンテーションにおける優れた性能を印象付けるが、冗長性とトレーニングコストの削減への懸念は依然として残っている。 具体的には、パッチ埋め込み、層間機能結合機構を活用することで、CFPFormerは機能抽出機能を強化し、複雑性の問題はガウス的注意によって軽減される。 Transformerの構造とU字型接続から恩恵を受けることで、我々の作業は長距離の依存関係をキャプチャし、効果的にアップサンプルのフィーチャーマップを作成できる。 医用画像セグメンテーションデータセット上でCFPFormerを評価し,有効性と有効性を示す実験結果が得られた。 ResNet50のバックボーンでは、Dice Scoreが92.02\%に達し、メソッドの有効性を強調します。 特に、VGGベースのモデルは、より複雑なViTとSwin Transformerのバックボーンでベースラインを上回りました。

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