論文の概要: Accuracy Improvement of Cell Image Segmentation Using Feedback Former
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12974v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 10:48:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 15:30:07.836962
- Title: Accuracy Improvement of Cell Image Segmentation Using Feedback Former
- Title（参考訳）: フィードバック前駆体を用いた細胞画像分割の精度向上
- Authors: Hinako Mitsuoka, Kazuhiro Hotta,
- Abstract要約: トランスフォーマーは、詳細な情報よりも文脈情報に焦点を当てる傾向がある。
本稿では,トランスフォーマーをエンコーダとして使用し,フィードバック処理機構を備えたセマンティックセマンティックセマンティクスアーキテクチャを提案する。
提案手法は,従来のフィードバック手法よりも計算コストを低減しつつ,高いセグメンテーション精度を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.32776344138537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic segmentation of microscopy cell images by deep learning is a significant technique. We considered that the Transformers, which have recently outperformed CNNs in image recognition, could also be improved and developed for cell image segmentation. Transformers tend to focus more on contextual information than on detailed information. This tendency leads to a lack of detailed information for segmentation. Therefore, to supplement or reinforce the missing detailed information, we hypothesized that feedback processing in the human visual cortex should be effective. Our proposed Feedback Former is a novel architecture for semantic segmentation, in which Transformers is used as an encoder and has a feedback processing mechanism. Feature maps with detailed information are fed back to the lower layers from near the output of the model to compensate for the lack of detailed information which is the weakness of Transformers and improve the segmentation accuracy. By experiments on three cell image datasets, we confirmed that our method surpasses methods without feedback, demonstrating its superior accuracy in cell image segmentation. Our method achieved higher segmentation accuracy while consuming less computational cost than conventional feedback approaches. Moreover, our method offered superior precision without simply increasing the model size of Transformer encoder, demonstrating higher accuracy with lower computational cost.
- Abstract（参考訳）: 深層学習による顕微鏡細胞画像のセマンティックセグメンテーションは重要な技術である。
画像認識において最近CNNよりも優れていたトランスフォーマーも,セル画像のセグメンテーションのために改良・開発できると考えられた。
トランスフォーマーは、詳細な情報よりも文脈情報に焦点を当てる傾向がある。
この傾向は、セグメンテーションのための詳細な情報の欠如につながる。
そこで, 欠損した詳細情報を補足したり補強したりするために, ヒト視覚野のフィードバック処理が有効であると考えられた。
提案手法は,トランスフォーマーをエンコーダとして使用し,フィードバック処理機構を備えた,セマンティックセマンティックセマンティクスのための新しいアーキテクチャである。
詳細な情報を持つ特徴マップは、モデルの出力付近から下位層にフィードバックされ、トランスフォーマーの弱点である詳細情報の欠如を補い、セグメンテーション精度を向上させる。
3つのセル画像データセットの実験により,本手法はフィードバックのない手法を超越し,セル画像のセグメンテーションにおける精度が向上することが確認された。
提案手法は,従来のフィードバック手法よりも計算コストを低減しつつ,高いセグメンテーション精度を実現した。
さらに,トランスフォーマーエンコーダのモデルサイズを単純に増やさずに精度が向上し,計算コストの低減を図った。
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