Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Knowledge Distillation of SAM for Medical Image Segmentation

論文の概要: Efficient Knowledge Distillation of SAM for Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16740v1
Date: Tue, 28 Jan 2025 06:33:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-29 16:42:06.018299
Title: Efficient Knowledge Distillation of SAM for Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: 医用画像分割のためのSAMの効率的な知識蒸留
Authors: Kunal Dasharath Patil, Gowthamaan Palani, Ganapathy Krishnamurthi,
Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)はインタラクティブなイメージセグメンテーションの新しい標準を設定し、さまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを提供する。我々は, エンコーダとデコーダの最適化を, Mean Squared Error (MSE) と Perceptual Loss の組み合わせで組み合わせた新しい知識蒸留手法 KD SAM を提案する。 KD SAMはセグメンテーションの精度と計算効率を効果的にバランスさせ、資源制約のある環境でリアルタイムの医用画像セグメンテーションに適している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04672991859386895
License:
Abstract: The Segment Anything Model (SAM) has set a new standard in interactive image segmentation, offering robust performance across various tasks. However, its significant computational requirements limit its deployment in real-time or resource-constrained environments. To address these challenges, we propose a novel knowledge distillation approach, KD SAM, which incorporates both encoder and decoder optimization through a combination of Mean Squared Error (MSE) and Perceptual Loss. This dual-loss framework captures structural and semantic features, enabling the student model to maintain high segmentation accuracy while reducing computational complexity. Based on the model evaluation on datasets, including Kvasir-SEG, ISIC 2017, Fetal Head Ultrasound, and Breast Ultrasound, we demonstrate that KD SAM achieves comparable or superior performance to the baseline models, with significantly fewer parameters. KD SAM effectively balances segmentation accuracy and computational efficiency, making it well-suited for real-time medical image segmentation applications in resource-constrained environments.
Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)はインタラクティブなイメージセグメンテーションの新しい標準を設定し、さまざまなタスクで堅牢なパフォーマンスを提供する。しかし、その重要な計算要求は、リアルタイムまたはリソース制約のある環境への展開を制限する。これらの課題に対処するために, エンコーダとデコーダの最適化を, Mean Squared Error (MSE) と Perceptual Loss の組み合わせで組み合わせた新しい知識蒸留手法 KD SAM を提案する。このデュアルロスフレームワークは構造的および意味的な特徴を捉え、計算複雑性を低減しつつ高いセグメンテーション精度を維持することができる。 Kvasir-SEG、ISIC 2017、Fetal Head Ultrasound、Breast Ultrasoundといったデータセットのモデル評価に基づいて、KD SAMがベースラインモデルと同等または優れた性能を達成でき、パラメータが大幅に少ないことを実証した。 KD SAMはセグメンテーションの精度と計算効率を効果的にバランスさせ、資源制約のある環境でリアルタイムの医用画像セグメンテーションに適している。

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