論文の概要: Ensemble architecture in polyp segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07262v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 02:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 07:53:35.727598
• Title: Ensemble architecture in polyp segmentation
• Title（参考訳）: ポリプセグメンテーションにおけるアンサンブルアーキテクチャ
• Authors: Hao-Yun Hsu, Yi-Ching Cheng, Guan-Hua Huang,
• Abstract要約: 本研究では,意味的セグメンテーションのアーキテクチャを再検討し,ポリプセグメンテーションに優れたモデルを評価する。 最適な結果を得るために、異なるモデルの利点を利用する統合フレームワークを導入します。
• 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: In this research, we revisit the architecture of semantic segmentation and evaluate the models excelling in polyp segmentation. We introduce an integrated framework that harnesses the advantages of different models to attain an optimal outcome. More specifically, we fuse the learned features from convolutional and transformer models for prediction, and we view this approach as an ensemble technique to enhance model performance. Our experiments on polyp segmentation reveal that the proposed architecture surpasses other top models, exhibiting improved learning capacity and resilience. The code is available at https://github.com/HuangDLab/EnFormer.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,意味的セグメンテーションのアーキテクチャを再検討し,ポリプセグメンテーションに優れたモデルを評価する。 最適な結果を得るために、異なるモデルの利点を利用する統合フレームワークを導入します。 より具体的には、予測のための畳み込みモデルと変圧器モデルから学習した特徴を融合させ、モデル性能を向上させるためのアンサンブル手法として、このアプローチを考察する。 ポリプセグメンテーション実験により,提案アーキテクチャは他のトップモデルを超え,学習能力とレジリエンスの向上が示された。 コードはhttps://github.com/HuangDLab/EnFormer.comで入手できる。

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