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J-GLOBAL ID：202002217362148213   整理番号：20A1244877

教師付き増強:限定データのための強い注釈の活用【JST・京大機械翻訳】

Supervised Augmentation: Leverage Strong Annotation for Limited Data

著者 (6件)： Zheng Han (Tencent AI Lab,Shenzhen,China) ,  Shang Hong (Tencent AI Lab,Shenzhen,China) ,  Sun Zhongqian (Tencent AI Lab,Shenzhen,China) ,  Fu Xinghui (Tencent AI Lab,Shenzhen,China) ,  Yao Jianhua (Tencent AI Lab,Shenzhen,China) ,  Huang Junzhou (Tencent AI Lab,Shenzhen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISBI  ページ： 1134-1138  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像分類におけるデータ不足問題にアプローチするための以前に利用されていない次元は,利用可能なデータが制限されているが,注釈資源が豊富である場合には,強いアノテーションを活用することである。興味のある領域のような,より細かいレベルでの強い注釈は,単純な画像レベルアノテーションより多くの情報を運び,したがって,分類器の性能を理論的に改善するべきである。本研究では,新しいデータ増強法を開発することにより,強力なアノテーションを利用することにより,強化多様性を有意に強化し,強いアノテーションから誘導された有効なラベルを確実にすることにより,一般的なデータ増強(ランダム作物とカットアウト)を改善した。分類胃内視鏡画像の実世界応用に関する実験は,著者らの方法がデータ不足のすべての異なる設定において大きなマージンによって最先端の方法を上回ることを示した。さらに,著者らの方法は,他のCNN改良技術と統合するために柔軟であり,混合アノテーションによってデータを扱った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農作物 ,  医用画像 ,  *アノテーション

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  増強 ,  注釈 ,  活用