論文の概要: FE-UNet: Frequency Domain Enhanced U-Net with Segment Anything Capability for Versatile Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03829v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 07:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:41.459435
• Title: FE-UNet: Frequency Domain Enhanced U-Net with Segment Anything Capability for Versatile Image Segmentation
• Title（参考訳）: FE-UNet:Versatile Image Segmentationのためのセグメンテーション機能を備えた周波数領域拡張U-Net
• Authors: Guohao Huo, Ruiting Dai, Ling Shao, Hao Tang,
• Abstract要約: CNNのコントラスト感度関数を実験的に定量化し,人間の視覚システムと比較した。 本稿ではウェーブレット誘導分光ポーリングモジュール(WSPM)を提案する。 人間の視覚系をさらにエミュレートするために、周波数領域拡張受容野ブロック(FE-RFB)を導入する。 本研究では,SAM2 をバックボーンとし,Hiera-Large を事前学習ブロックとして組み込んだ FE-UNet を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.9040167152168
• License:
• Abstract: Image segmentation is a critical task in visual understanding. Convolutional Neural Networks (CNNs) are predisposed to capture high-frequency features in images, while Transformers exhibit a contrasting focus on low-frequency features. In this paper, we experimentally quantify the contrast sensitivity function of CNNs and compare it with that of the human visual system, informed by the seminal experiments of Mannos and Sakrison. Leveraging these insights, we propose the Wavelet-Guided Spectral Pooling Module (WSPM) to enhance and balance image features across the frequency domain. To further emulate the human visual system, we introduce the Frequency Domain Enhanced Receptive Field Block (FE-RFB), which integrates WSPM to extract enriched features from the frequency domain. Building on these innovations, we develop FE-UNet, a model that utilizes SAM2 as its backbone and incorporates Hiera-Large as a pre-trained block, designed to enhance generalization capabilities while ensuring high segmentation accuracy. Experimental results demonstrate that FE-UNet achieves state-of-the-art performance in diverse tasks, including marine animal and polyp segmentation, underscoring its versatility and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーションは視覚的理解において重要な課題である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像内の高周波特徴をキャプチャするために想定されているが、トランスフォーマーは低周波特徴に対照的な焦点を呈している。 本稿では,CNNのコントラスト感度関数を実験的に定量化し,マンノスとサクリソンのセミナル実験から情報を得た人間の視覚システムと比較する。 これらの知見を生かして、周波数領域における画像特徴の強調とバランスをとるために、Wavelet-Guided Spectral Pooling Module (WSPM)を提案する。 人間の視覚システムをさらにエミュレートするために、周波数領域拡張受容野ブロック(FE-RFB)を導入し、WSPMを統合して周波数領域からリッチな特徴を抽出する。 これらのイノベーションに基づいて,SAM2をバックボーンとし,Hiera-Largeを事前学習ブロックとして組み込んだFE-UNetを開発した。 実験の結果, FE-UNetは海洋動物, ポリープセグメンテーションなど様々なタスクにおいて, その汎用性と有効性を実証した。

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