論文の概要: Data-Centric Label Smoothing for Explainable Glaucoma Screening from Eye Fundus Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03903v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 09:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:29:45.904333
• Title: Data-Centric Label Smoothing for Explainable Glaucoma Screening from Eye Fundus Images
• Title（参考訳）: 眼底画像からの緑内障スクリーニングのためのデータ中心ラベル平滑化
• Authors: Adrian Galdran, Miguel A. González Ballester,
• Abstract要約: 我々は、異なるスキルを持つ複数のアノテータからの情報を、カスタマイズされたラベルスムーシングスキームにどのように組み合わせるかに焦点を当てる。 従来のresnet50モデルよりもスムースな手法が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4097020733590644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As current computing capabilities increase, modern machine learning and computer vision system tend to increase in complexity, mostly by means of larger models and advanced optimization strategies. Although often neglected, in many problems there is also much to be gained by considering potential improvements in understanding and better leveraging already-available training data, including annotations. This so-called data-centric approach can lead to substantial performance increases, sometimes beyond what can be achieved by larger models. In this paper we adopt such an approach for the task of justifiable glaucoma screening from retinal images. In particular, we focus on how to combine information from multiple annotators of different skills into a tailored label smoothing scheme that allows us to better employ a large collection of fundus images, instead of discarding samples suffering from inter-rater variability. Internal validation results indicate that our bespoke label smoothing approach surpasses the performance of a standard resnet50 model and also the same model trained with conventional label smoothing techniques, in particular for the multi-label scenario of predicting clinical reasons of glaucoma likelihood in a highly imbalanced screening context. Our code is made available at github.com/agaldran/justraigs .
• Abstract（参考訳）: 現在のコンピューティング能力が向上するにつれて、現代の機械学習とコンピュータビジョンシステムは複雑さを増す傾向にある。 しばしば無視されるが、多くの問題において、アノテーションを含む既に利用可能なトレーニングデータのより良い活用に関する潜在的な改善を検討することでも得られる。 このようなデータ中心のアプローチは、時には大規模なモデルによって達成されるものを超えて、大幅なパフォーマンス向上につながる可能性がある。 本稿では網膜画像からの緑内障検診にこのようなアプローチを採用する。 特に、異なるスキルを持つ複数のアノテータからの情報を、異なるスキルを持つ複数のアノテータからどのように組み合わせるかに重点を置いている。 内的検証の結果,本手法は標準resnet50モデルと従来のラベル平滑化技術で訓練されたモデル,特に高度に不均衡なスクリーニング環境で緑内障の臨床的原因を予測するマルチラベルシナリオに勝ることがわかった。 私たちのコードはgithub.com/agaldran/justraigsで利用可能です。

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