論文の概要: FE-UNet: Frequency Domain Enhanced U-Net for Low-Frequency Information-Rich Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03829v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 07:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 14:06:48.997783
• Title: FE-UNet: Frequency Domain Enhanced U-Net for Low-Frequency Information-Rich Image Segmentation
• Title（参考訳）: FE-UNet:低周波情報リッチ画像分割のための周波数領域拡張U-Net
• Authors: Guohao Huo, Ruiting Dai, Ling Shao, Jinliang Liu, Hao Tang,
• Abstract要約: CNNと人間の視覚系における周波数帯域感度の差について検討する。 本稿では、生体視覚機構にインスパイアされたウェーブレット適応スペクトル融合(WASF)法を提案する。 我々は SAM2 のバックボーンネットワークを利用する FE-UNet モデルを開発し, セグメンテーション精度を確保するために細調整した Hiera-Large モジュールを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.034848981295525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In deep-sea exploration and surgical robotics scenarios, environmental lighting and device resolution limitations often cause high-frequency feature attenuation. Addressing the differences in frequency band sensitivity between CNNs and the human visual system (mid-frequency sensitivity with low-frequency sensitivity surpassing high-frequency), we experimentally quantified the CNN contrast sensitivity function and proposed a wavelet adaptive spectrum fusion (WASF) method inspired by biological vision mechanisms to balance cross-frequency image features. Furthermore, we designed a perception frequency block (PFB) that integrates WASF to enhance frequency-domain feature extraction. Based on this, we developed the FE-UNet model, which employs a SAM2 backbone network and incorporates fine-tuned Hiera-Large modules to ensure segmentation accuracy while improving generalization capability. Experiments demonstrate that FE-UNet achieves state-of-the-art performance in cross-domain tasks such as marine organism segmentation and polyp segmentation, showcasing robust adaptability and significant application potential.
• Abstract（参考訳）: 深海探査と外科ロボティクスのシナリオでは、環境照明とデバイス解像度の制限がしばしば高周波特性の減衰を引き起こす。 CNNとヒト視覚系の周波数帯域感度の違い(低周波感度が高周波感度を超える中周波感度)に対処し、CNNコントラスト感度関数を実験的に定量化し、生体視覚機構にインスパイアされたウェーブレット適応スペクトル融合(WASF)法を提案した。 さらに、周波数領域の特徴抽出を強化するためにWASFを統合した知覚周波数ブロック(PFB)を設計した。 そこで本研究では,SAM2バックボーンネットワークを用いたFE-UNetモデルを開発した。 実験により、FE-UNetは海洋生物のセグメンテーションやポリプセグメンテーションといったクロスドメインタスクにおいて最先端の性能を達成し、堅牢な適応性とアプリケーションの可能性を示す。

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