論文の概要: Enhancing Image Classification in Small and Unbalanced Datasets through Synthetic Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10286v2
- Date: Tue, 01 Oct 2024 11:08:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:33:15.742615
- Title: Enhancing Image Classification in Small and Unbalanced Datasets through Synthetic Data Augmentation
- Title（参考訳）: 合成データ拡張による小・不均衡データセットの画像分類の強化
- Authors: Neil De La Fuente, Mireia Majó, Irina Luzko, Henry Córdova, Gloria Fernández-Esparrach, Jorge Bernal,
- Abstract要約: 本稿では,クラス固有変分オートエンコーダ(VAE)と潜在空間を用いた,識別能力向上のための新しい合成拡張戦略を提案する。
特徴空間ギャップを埋めるリアルで多様な合成データを生成することにより、データの不足とクラス不均衡の問題に対処する。
提案手法は,エゾファゴガストロデュオ内視鏡画像の清潔度を自動評価する方法を訓練し,検証するために作成した321枚の画像の小さなデータセットで検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Accurate and robust medical image classification is a challenging task, especially in application domains where available annotated datasets are small and present high imbalance between target classes. Considering that data acquisition is not always feasible, especially for underrepresented classes, our approach introduces a novel synthetic augmentation strategy using class-specific Variational Autoencoders (VAEs) and latent space interpolation to improve discrimination capabilities. By generating realistic, varied synthetic data that fills feature space gaps, we address issues of data scarcity and class imbalance. The method presented in this paper relies on the interpolation of latent representations within each class, thus enriching the training set and improving the model's generalizability and diagnostic accuracy. The proposed strategy was tested in a small dataset of 321 images created to train and validate an automatic method for assessing the quality of cleanliness of esophagogastroduodenoscopy images. By combining real and synthetic data, an increase of over 18\% in the accuracy of the most challenging underrepresented class was observed. The proposed strategy not only benefited the underrepresented class but also led to a general improvement in other metrics, including a 6\% increase in global accuracy and precision.
- Abstract（参考訳）: 特に、利用可能な注釈付きデータセットが小さく、ターゲットクラス間で高い不均衡を示すアプリケーション領域では、正確な医用画像分類は難しい課題である。
データ取得が必ずしも実現可能とは限らないことを考えると、特に表現不足のクラスでは、クラス固有の変分オートエンコーダ(VAE)と潜在空間補間を用いた新しい合成拡張戦略を導入し、識別能力を向上させる。
特徴空間ギャップを埋めるリアルで多様な合成データを生成することにより、データの不足とクラス不均衡の問題に対処する。
本稿では,各クラス内の潜在表現の補間に依拠し,トレーニングセットを充実させ,モデルの一般化性と診断精度を向上させる。
提案手法は,エゾファゴガストロデュオ内視鏡画像の清潔度を自動評価する方法を訓練し,検証するために作成した321枚の画像の小さなデータセットで検証した。
実データと合成データを組み合わせることで,最も難易度の高いクラスを精度で18%以上増加させることができた。
提案した戦略は、不足しているクラスに恩恵を与えただけでなく、グローバルな精度と精度の65%向上など、他の指標の全般的な改善につながった。
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