論文の概要: LV-UNet: A Lightweight and Vanilla Model for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16886v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 20:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 17:08:59.095773
• Title: LV-UNet: A Lightweight and Vanilla Model for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: LV-UNet:医療画像セグメンテーションのための軽量バニラモデル
• Authors: Juntao Jiang, Mengmeng Wang, Huizhong Tian, Lingbo Cheng, Yong Liu,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したMobileNetv3-Largeモデルを効果的に活用し,推論モジュールを導入するLV-ColonUNetという軽量でバニラモデルを提案する。 実験はISIC 2016、BUSI、CVC-CricDB、CVC-SEGデータセットで行われ、最先端技術モデルや古典モデルと比較してパフォーマンスが向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.604140484767377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although the progress made by large models in computer vision, optimization challenges, the complexity of transformer models, computational limitations, and the requirements of practical applications call for simpler designs in model architecture for medical image segmentation, especially in mobile medical devices that require lightweight and deployable models with real-time performance. However, some of the current lightweight models exhibit poor robustness across different datasets, which hinders their broader adoption. This paper proposes a lightweight and vanilla model called LV-UNet, which effectively utilizes pre-trained MobileNetv3-Large models and introduces fusible modules. It can be trained using an improved deep training strategy and switched to deployment mode during inference, reducing both parameter count and computational load. Experiments are conducted on ISIC 2016, BUSI, CVC- ClinicDB, CVC-ColonDB, and Kvair-SEG datasets, achieving better performance compared to the state-of-the-art and classic models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの大規模モデルによる進歩、最適化の課題、トランスフォーマーモデルの複雑さ、計算の制限、そして医療画像セグメンテーションのためのモデルアーキテクチャにおけるよりシンプルな設計、特にリアルタイムなパフォーマンスで軽量でデプロイ可能なモデルを必要とするモバイル医療機器への要求などである。 しかしながら、現在の軽量モデルのいくつかは、さまざまなデータセット間の堅牢性が低いため、より広範な採用を妨げている。 本稿では,事前学習したMobileNetv3-Largeモデルを利用した軽量かつバニラモデルLV-UNetを提案する。 改良された深層トレーニング戦略を使用してトレーニングが可能で、推論中にデプロイメントモードに切り替えることで、パラメータカウントと計算負荷の両方を削減することができる。 ISIC 2016、BUSI、CVC- ClinicalDB、CVC-ColonDB、Kvair-SEGデータセットで実験が行われ、最先端のモデルや古典モデルと比較してパフォーマンスが向上している。

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