2019-07-01から1ヶ月間の記事一覧
* 1stage detectorでは、オブジェクトと背景のボックス数の極端なアンバランスを如何に克服するかが問題となる。このアンバランスに対処する新たな損失関数AP Lossを提案 * 物体検出の典型的な評価指標であるAverage Precision (AP) をベースに損失関数を設…
* Salient object detection(画像中の注目物体検出)を題材に、精細な物体境界が得られるAFNetを提案 * 以下のモジュールおよび損失関数を導入 * Global Perception Module(GPM) * Attentive Feedback Module(AFM) * Boundary Enhanced Loss(BEL) * AFNetでは…
* [SE Block](https://www.ai-engineer-memo.com/entry/2019/02/05/010030)のような自己注意ブロックGSoP Block(Global Second order Pooling Block)を提案 * cSE Block(spatial squeeze and channel excitation)では空間成分をGlobal Average Pooling(平均)…
* COCO 2018 Challenge Object Detection Taskにて1位になったネットワークHTC(Hybrid Task Cascade)を提案 * HTCはインスタンスセグメンテーション用ネットワーク * Mask R-CNNをベースとし、RPN以降の構造をカスケード化 * bounding box検出用特徴量、イン…
* deformable convolution / ROI poolingの改良版(v2)を提案 * v1では通常の畳み込み or ROI Pooling時に演算対象画素 or ROIビンの位置を入力特徴量マップの値に応じて修正していた * 位置の修正だけではオブジェクトに関係ない範囲にまで演算対象画素 or R…
* Cross Entropy LossやDice Lossでセグメンテーションモデルを学習した場合、画素単位でLossが評価されるため、Lossが十分小さくなってもラベル境界形状が不明瞭でノイジーな状態になりうる。 * 損失関数内に境界形状に関する損失項が存在しないため * 境界…
* 医療分野のセグメンテーションデータセットは特定臓器のみの単一クラスデータとなっていることが多い * Fig1(b)は肝臓データセット：Sliver07 * Fig1(c)は膵臓データセット：NHI Pancreas * Fig1(d)は肝臓と脾臓のデータセット：著者が独自に用意したデー…
