Основные понятия
다중 스케일 밀집 연결을 통해 상위 및 하위 레이어의 특징 맵을 현재 레이어에 직접 융합하여 특징 전파를 강화하는 MDU-Net 모델을 제안한다.
Аннотация
이 논문에서는 생물의학 영상 분할을 위한 다중 스케일 밀집 연결 U-Net (MDU-Net) 모델을 제안한다.
- 인코더, 디코더, 인코더-디코더 간 다중 스케일 밀집 연결을 도입하여 상위 및 하위 레이어의 특징 맵을 현재 레이어에 직접 융합한다.
- 이를 통해 특징 전파를 강화하고 더 깊은 U-Net 구조를 가능하게 한다.
- 또한 양자화를 도입하여 밀집 연결으로 인한 과적합을 완화한다.
- MICCAI 2015 Gland Segmentation (GlaS) 데이터셋에서 실험한 결과, 제안한 MDU-Net이 기존 U-Net 대비 최대 3.5%의 성능 향상을 보였다.
Статистика
생물의학 영상 분할은 정량적 분석, 임상 진단, 의료 중재에 핵심적인 역할을 한다.
기존 U-Net 대비 제안한 MDU-Net이 MICCAI Gland 데이터셋에서 테스트 A에서 최대 1.8%, 테스트 B에서 최대 3.5% 성능 향상을 보였다.
Цитаты
"다중 스케일 밀집 연결을 통해 상위 및 하위 레이어의 특징 맵을 현재 레이어에 직접 융합하여 특징 전파를 강화한다."
"양자화를 도입하여 밀집 연결로 인한 과적합을 완화한다."