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J-GLOBAL ID：202002225114545217   整理番号：20A2472172

比較による視覚的文脈の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Visual Context by Comparison

著者 (5件)： Kim Minchul (Lunit Inc., Seoul, Republic of Korea) ,  Park Jongchan (Lunit Inc., Seoul, Republic of Korea) ,  Na Seil (Lunit Inc., Seoul, Republic of Korea) ,  Park Chang Min (Seoul National University Hospital, Seoul, Republic of Korea) ,  Yoo Donggeun (Lunit Inc., Seoul, Republic of Korea)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12350  ページ： 576-592  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線画像からの疾患は,重要だが非常に挑戦的なタスクである。このタスクを解決するための現在の方法は,胸部X線画像の様々な特性を利用するが,最も重要な特性の一つは,画像中の関連領域間の比較の必要性である。本論文では,関心の対象とその対応するコンテキストの間の差を捉えるために,Attend-and-Compareモジュール(ACM)を提案した。明示的な差分モデリングは,アファからの位置間の直接比較を必要とするタスクにおいて非常に役立つことを示した。このモジュールは既存の深層学習モデルにプラグできる。評価のために,3つの胸部X線認識タスクとCOCOオブジェクト検出とセグメンテーションタスクに著者らのモジュールを適用し,タスクを通して一貫した改善を観察した。コードは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  セグメンテーション ,  プラグ ,  X線画像
準シソーラス用語： 胸部X線撮影 ,  物体検出 ,  胸部X線画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 文脈モデリング ,  注意機構 ,  胸部X線

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚 ,  文脈 ,  学習