論文の概要: EndoOmni: Zero-Shot Cross-Dataset Depth Estimation in Endoscopy by Robust Self-Learning from Noisy Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05442v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 08:46:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 15:10:24.532795
- Title: EndoOmni: Zero-Shot Cross-Dataset Depth Estimation in Endoscopy by Robust Self-Learning from Noisy Labels
- Title（参考訳）: EndoOmni: ノイズラベルからのロバスト自己学習による内視鏡におけるゼロショットクロスデータセット深さ推定
- Authors: Qingyao Tian, Zhen Chen, Huai Liao, Xinyan Huang, Lujie Li, Sebastien Ourselin, Hongbin Liu,
- Abstract要約: 単一画像深度推定は、局所化、再構成、拡張現実といった内視鏡的タスクに不可欠である。
既存の手術シーンのほとんどの方法は、領域内深さの推定に焦点を合わせ、実際の応用性を制限する。
内視鏡のためのゼロショットクロスドメイン深度推定のための最初の基礎モデルであるEndo Omniを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.99086145037811
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Single-image depth estimation is essential for endoscopy tasks such as localization, reconstruction, and augmented reality. Most existing methods in surgical scenes focus on in-domain depth estimation, limiting their real-world applicability. This constraint stems from the scarcity and inferior labeling quality of medical data for training. In this work, we present EndoOmni, the first foundation model for zero-shot cross-domain depth estimation for endoscopy. To harness the potential of diverse training data, we refine the advanced self-learning paradigm that employs a teacher model to generate pseudo-labels, guiding a student model trained on large-scale labeled and unlabeled data. To address training disturbance caused by inherent noise in depth labels, we propose a robust training framework that leverages both depth labels and estimated confidence from the teacher model to jointly guide the student model training. Moreover, we propose a weighted scale-and-shift invariant loss to adaptively adjust learning weights based on label confidence, thus imposing learning bias towards cleaner label pixels while reducing the influence of highly noisy pixels. Experiments on zero-shot relative depth estimation show that our EndoOmni improves state-of-the-art methods in medical imaging for 41\% and existing foundation models for 25\% in terms of absolute relative error on specific dataset. Furthermore, our model provides strong initialization for fine-tuning to metric depth estimation, maintaining superior performance in both in-domain and out-of-domain scenarios. The source code will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 単一画像深度推定は、局所化、再構成、拡張現実といった内視鏡的タスクに不可欠である。
既存の手術シーンのほとんどの方法は、領域内深さの推定に焦点を合わせ、実際の応用性を制限する。
この制約は、トレーニング用の医療データの不足と低いラベル付け品質に起因している。
本研究では,ゼロショットクロスドメイン深度推定のための最初の基礎モデルであるEndoOmniについて述べる。
多様な学習データの可能性を活用するために,教師モデルを用いて擬似ラベルを生成する先進的な自己学習パラダイムを改良し,大規模ラベル付き・未ラベルデータに基づいて訓練された学生モデルを指導する。
深度ラベルの固有ノイズによる学習障害に対処するため,教師モデルからの信頼度と深度ラベルを併用し,学生モデルトレーニングを共同指導する頑健なトレーニングフレームワークを提案する。
さらに,ラベル信頼度に基づいて学習重みを適応的に調整する重み付きスケール・アンド・シフト不変損失を提案し,ノイズの多い画素の影響を低減しつつ,よりクリーンなラベル画素に学習バイアスを与える。
ゼロショット相対深度推定実験により,エンドオムニは医療画像における最先端の手法を41倍,既存の基礎モデルを25倍の精度で改善した。
さらに,本モデルは,ドメイン内シナリオとドメイン外シナリオの両方において優れた性能を維持しながら,微調整からメートル法までの距離推定を行うための強力な初期化を提供する。
ソースコードは公開されます。
関連論文リスト
- Enhancing Bronchoscopy Depth Estimation through Synthetic-to-Real Domain Adaptation [2.795503750654676]
本研究では, 深度ラベル付き合成データを用いた移動学習フレームワークを提案し, 実気管支鏡データの正確な深度推定にドメイン知識を適用した。
本ネットワークは,合成データのみによるトレーニングに比べて,実際の映像の深度予測の改善を実証し,本手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T03:48:35Z) - Learning with Noisy Foundation Models [95.50968225050012]
本論文は、事前学習データセットにおけるノイズの性質を包括的に理解し分析する最初の研究である。
雑音の悪影響を緩和し、一般化を改善するため、特徴空間に適応するチューニング法(NMTune)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:22:41Z) - Tackling the Incomplete Annotation Issue in Universal Lesion Detection
Task By Exploratory Training [10.627977735890191]
複数の臓器の病変を医用画像上で検出することを目的としているため、ユニバーサル病変検出は臨床実践に非常に有用である。
ディープラーニング手法は有望な結果を示しているが、トレーニングには大量の注釈付きデータを必要とする。
そこで,教師の予測と不完全なアノテーションを組み合わせることで,学生の学習を指導する教師学生検出モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-23T08:44:07Z) - Synthetic Augmentation with Large-scale Unconditional Pre-training [4.162192894410251]
アノテーション付きデータへの依存性を低減するため,HistoDiffusionという合成拡張手法を提案する。
HistoDiffusionは、大規模にラベル付けされていないデータセットで事前トレーニングし、その後、拡張トレーニングのために小さなラベル付きデータセットに適用することができる。
本手法は,3つの病理組織学的データセットを事前学習し,大腸癌の病理組織学的データセット(CRC)を事前学習データセットから除外して評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-08T03:34:04Z) - Learning with Noisy Labels through Learnable Weighting and Centroid Similarity [5.187216033152917]
ノイズラベルは、医学診断や自律運転などの領域で一般的である。
本稿では,雑音ラベルの存在下で機械学習モデルを訓練するための新しい手法を提案する。
以上の結果から,本手法は既存の最先端技術よりも一貫して優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-16T16:43:24Z) - Semi-Supervised 2D Human Pose Estimation Driven by Position
Inconsistency Pseudo Label Correction Module [74.80776648785897]
i) 大規模モデルと軽量モデルの間で対話的なトレーニングを行う場合, 大規模モデルのガイドに擬似的な軽量モデルラベルを用いる。
位置整合性擬似ラベル補正モジュール(SSPCM)により駆動される半教師付き2次元ポーズ推定フレームワークを提案する。
学生モデルの性能向上のために,擬似キーポイント認識に基づく半教師付きカットオクルードを用いて,より硬く効果的なサンプルを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-08T02:57:05Z) - Adapting the Mean Teacher for keypoint-based lung registration under
geometric domain shifts [75.51482952586773]
ディープニューラルネットワークは一般的に、ラベル付きトレーニングデータが多く必要であり、トレーニングデータとテストデータの間のドメインシフトに弱い。
本稿では,ラベル付きソースからラベル付きターゲットドメインへのモデルの適用により,画像登録のための幾何学的領域適応手法を提案する。
本手法は,ベースラインモデルの精度を目標データに適合させながら,ベースラインモデルの50%/47%を継続的に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-01T12:16:42Z) - Self-Supervised Learning as a Means To Reduce the Need for Labeled Data
in Medical Image Analysis [64.4093648042484]
胸部X線画像のデータセットとバウンディングボックスラベルを用いて,13種類の異常の分類を行った。
ラベル付きデータの平均精度と精度を60%に抑えることで,完全教師付きモデルと同等の性能が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-01T09:20:30Z) - Deep Semi-supervised Knowledge Distillation for Overlapping Cervical
Cell Instance Segmentation [54.49894381464853]
本稿では, ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を, 知識蒸留による精度向上に活用することを提案する。
摂動に敏感なサンプルマイニングを用いたマスク誘導型平均教師フレームワークを提案する。
実験の結果,ラベル付きデータのみから学習した教師付き手法と比較して,提案手法は性能を著しく向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T13:27:09Z) - A generic ensemble based deep convolutional neural network for
semi-supervised medical image segmentation [7.141405427125369]
深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)に基づく画像セグメンテーションのための汎用的な半教師付き学習フレームワークを提案する。
本手法は,ラベルなしデータを組み込むことで,完全教師付きモデル学習を超えて大幅に改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T23:41:50Z) - Rectified Meta-Learning from Noisy Labels for Robust Image-based Plant
Disease Diagnosis [64.82680813427054]
植物病は食料安全保障と作物生産に対する主要な脅威の1つである。
1つの一般的なアプローチは、葉画像分類タスクとしてこの問題を変換し、強力な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって対処できる。
本稿では,正規化メタ学習モジュールを共通CNNパラダイムに組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-17T09:51:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。