Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Feature Orthogonalization for Learning Distortion-Invariant Representations

論文の概要: Unsupervised Feature Orthogonalization for Learning Distortion-Invariant Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12276v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 19:25:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 15:38:21.190790
Title: Unsupervised Feature Orthogonalization for Learning Distortion-Invariant Representations
Title（参考訳）: 歪み不変表現学習のための教師なし特徴の直交化
Authors: Sebastian Doerrich, Francesco Di Salvo, Christian Ledig,
Abstract要約: 本研究では、教師なし特徴の直交化と視覚変換器の能力を統合する新しい手法であるunORANIC+を紹介する。 unORANIC+の合理化アーキテクチャは、解剖学的および画像特異的な属性を効果的に分離し、堅牢で偏りのない潜在表現をもたらす。大規模な実験は、UnORANIC+の復元能力、腐敗の回復力、および既存の画像歪みを修正する能力を示す。本手法を先進的な医用画像解析のための有望なアルゴリズムとして位置づけた,多様な画像ソースとサンプルサイズのデータセットへの適応性を確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13108652488669734
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduces unORANIC+, a novel method that integrates unsupervised feature orthogonalization with the ability of a Vision Transformer to capture both local and global relationships for improved robustness and generalizability. The streamlined architecture of unORANIC+ effectively separates anatomical and image-specific attributes, resulting in robust and unbiased latent representations that allow the model to demonstrate excellent performance across various medical image analysis tasks and diverse datasets. Extensive experimentation demonstrates unORANIC+'s reconstruction proficiency, corruption resilience, as well as capability to revise existing image distortions. Additionally, the model exhibits notable aptitude in downstream tasks such as disease classification and corruption detection. We confirm its adaptability to diverse datasets of varying image sources and sample sizes which positions the method as a promising algorithm for advanced medical image analysis, particularly in resource-constrained environments lacking large, tailored datasets. The source code is available at https://github.com/sdoerrich97/unoranic-plus .
Abstract（参考訳）: 本研究は、教師なし特徴の直交化とビジョントランスフォーマーの能力を統合する新しい手法であるunORANIC+を導入し、局所的およびグローバルな関係を捕捉し、堅牢性と一般化性を向上させる。 unORANIC+の合理化されたアーキテクチャは、解剖学的および画像固有の属性を効果的に分離し、堅牢で偏りのない潜在的表現をもたらし、様々な医療画像分析タスクや多様なデータセットで優れたパフォーマンスを示すことができる。大規模な実験は、UnORANIC+の復元能力、腐敗の回復力、および既存の画像歪みを修正する能力を示す。さらに、このモデルは、疾患分類や汚職検出などの下流業務において顕著な適性を示す。本手法を高度な医用画像解析のための有望なアルゴリズムとして位置づける多様な画像ソースとサンプルサイズのデータセットへの適応性を確認する。ソースコードはhttps://github.com/sdoerrich97/unoranic-plus で入手できる。

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