論文の概要: Exploring Transfer Learning for Deep Learning Polyp Detection in Colonoscopy Images Using YOLOv8

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00133v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 19:33:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:36.012856
• Title: Exploring Transfer Learning for Deep Learning Polyp Detection in Colonoscopy Images Using YOLOv8
• Title（参考訳）: YOLOv8を用いた大腸内視鏡画像における深層学習ポリープ検出のための移動学習の探索
• Authors: Fabian Vazquez, Jose Angel Nuñez, Xiaoyan Fu, Pengfei Gu, Bin Fu,
• Abstract要約: 転送学習技術は、関連するデータセットの事前学習から知識を活用する。 事前トレーニングのための適切なデータセットを見つけることは、移行学習の成功を決定する上で重要な役割を果たす。 関連するデータセットで事前トレーニングされたモデルは、スクラッチからトレーニングされたモデルよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.596575711979469
• License:
• Abstract: Deep learning methods have demonstrated strong performance in objection tasks; however, their ability to learn domain-specific applications with limited training data remains a significant challenge. Transfer learning techniques address this issue by leveraging knowledge from pre-training on related datasets, enabling faster and more efficient learning for new tasks. Finding the right dataset for pre-training can play a critical role in determining the success of transfer learning and overall model performance. In this paper, we investigate the impact of pre-training a YOLOv8n model on seven distinct datasets, evaluating their effectiveness when transferred to the task of polyp detection. We compare whether large, general-purpose datasets with diverse objects outperform niche datasets with characteristics similar to polyps. In addition, we assess the influence of the size of the dataset on the efficacy of transfer learning. Experiments on the polyp datasets show that models pre-trained on relevant datasets consistently outperform those trained from scratch, highlighting the benefit of pre-training on datasets with shared domain-specific features.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング手法は、反対タスクにおいて強力なパフォーマンスを示してきたが、訓練データに制限のあるドメイン固有のアプリケーションを学ぶ能力は、依然として大きな課題である。 転送学習技術は、関連するデータセットの事前トレーニングから知識を活用することで、この問題に対処する。 事前トレーニングのための適切なデータセットを見つけることは、移行学習の成功と全体的なモデルパフォーマンスを決定する上で重要な役割を果たします。 本稿では, YOLOv8nモデルが7つの異なるデータセットに対する事前学習の効果について検討し, ポリプ検出タスクに移行した場合の有効性を評価する。 我々は,多種多様なオブジェクトを持つ大規模汎用データセットが,ポリープに類似した特徴を持つニッチデータセットより優れているか否かを比較した。 さらに,データセットのサイズが伝達学習の有効性に与える影響を評価する。 ポリプデータセットの実験では、関連するデータセットで事前トレーニングされたモデルは、スクラッチからトレーニングされたデータセットよりも一貫して優れており、共有ドメイン固有の機能を持つデータセットで事前トレーニングするメリットが強調されている。

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