論文の概要: Multi-Task Multi-Scale Contrastive Knowledge Distillation for Efficient Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03173v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 12:06:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 18:40:12.664017
- Title: Multi-Task Multi-Scale Contrastive Knowledge Distillation for Efficient Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 効率的な医用画像分割のためのマルチタスクマルチスケールコントラスト知識蒸留
- Authors: Risab Biswas,
- Abstract要約: 本論文は,医用画像分割作業におけるニューラルネットワーク間の知識伝達の実現可能性を検討することを目的とする。
データボリュームが制限される医療画像の文脈では、より大きなトレーニング済みネットワークからの知識を活用することが有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This thesis aims to investigate the feasibility of knowledge transfer between neural networks for medical image segmentation tasks, specifically focusing on the transfer from a larger multi-task "Teacher" network to a smaller "Student" network. In the context of medical imaging, where the data volumes are often limited, leveraging knowledge from a larger pre-trained network could be useful. The primary objective is to enhance the performance of a smaller student model by incorporating knowledge representations acquired by a teacher model that adopts a multi-task pre-trained architecture trained on CT images, to a more resource-efficient student network, which can essentially be a smaller version of the same, trained on a mere 50% of the data than that of the teacher model. To facilitate knowledge transfer between the two models, we devised an architecture incorporating multi-scale feature distillation and supervised contrastive learning. Our study aims to improve the student model's performance by integrating knowledge representations from the teacher model. We investigate whether this approach is particularly effective in scenarios with limited computational resources and limited training data availability. To assess the impact of multi-scale feature distillation, we conducted extensive experiments. We also conducted a detailed ablation study to determine whether it is essential to distil knowledge at various scales, including low-level features from encoder layers, for effective knowledge transfer. In addition, we examine different losses in the knowledge distillation process to gain insights into their effects on overall performance.
- Abstract（参考訳）: この論文は、医療画像セグメンテーションタスクのためのニューラルネットワーク間の知識伝達の実現可能性を検討することを目的としており、特に、より大規模なマルチタスク"Teacher"ネットワークからより小さな"Student"ネットワークへの移行に焦点を当てている。
データボリュームが制限される医療画像の文脈では、より大きなトレーニング済みネットワークからの知識を活用することが有用である。
主な目的は、CT画像上で訓練されたマルチタスク事前学習アーキテクチャを採用する教師モデルによって得られた知識表現を、教師モデルよりも50%程度のデータで訓練された、基本的にはそれより小さなバージョンの学生ネットワークに組み込むことにより、より小さな学生モデルの性能を高めることである。
両モデル間の知識伝達を容易にするため,マルチスケールな特徴蒸留と教師付きコントラスト学習を取り入れたアーキテクチャを考案した。
本研究の目的は,教師モデルから知識表現を統合することで,学生モデルの性能を向上させることである。
本稿では,この手法が,限られた計算資源と限られたトレーニングデータ可用性を持つシナリオにおいて特に有効かどうかを検討する。
マルチスケール蒸留の効果を評価するため, 広範囲な実験を行った。
また,エンコーダ層からの低レベル特徴を含む様々なスケールの知識を効果的に伝達するために,知識の除去が不可欠かどうかを詳細に検討した。
さらに, 知識蒸留プロセスにおける損失の相違について検討し, 総合的な性能への影響について考察した。
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