ワンショットランドマーク検出のための相対距離問題【JST・京大機械翻訳】

Yao Qingsong; Wang Jianji; Sun Yihua; Quan Quan; Zhu Heqin; Zhou S. Kevin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200169752013 整理番号：22P0298337

ワンショットランドマーク検出のための相対距離問題【JST・京大機械翻訳】

Relative distance matters for one-shot landmark detection

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

検出(CC2D)と比較してカスケードのようなコントラスト学習ベースの方法は,ワンショット医用ランドマーク検出に対して大きな可能性を示した。しかし,ランドマーク間の相対距離の重要な手がかりはCC2Dにおいて無視される。本論文では,訓練段階における単純yet-有効相対距離バイアスを組み込むことにより,CC2DをバージョンIIにアップグレードし,これは,符号器が低類似性で埋込みに比較的離れたランドマークを投影するのを,理論的に証明することを証明した。結果として,CC2Dv2は,正しいランドマークから遠く離れた点を検出するのは,あまり不可能である。さらに,整形外科医の負担を軽減する下肢の生体力学的パラメータの測定に対するオープンソース,標識データセットを提示した。CC2Dv2の有効性を,セファロメトリックラジオグラフのISBI 2015 Grand-Challengeおよび著者らの新しいデータセットから公開データセット上で評価し,最先端のワンショットランドマーク検出手法を大幅に凌駕した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

前のページに戻る