講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-12-22 13:30
アテンションルーティングを用いたカプセルネットワークによるセグメンテーション手法の検討 ○坂入玲央・陳 キュウ(工学院大) HIP2020-57 |
抄録 |
(和) |
近年,レントゲン画像から癌細胞の検出を行うために,ディープラーニングの手法を用いたセグメンテーションの研究が盛んで行われている.その代表的な手法として畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の欠点を改善したカプセルネットワークを用いたセグメンテーションアーキテクチャSegCapsが提案されている。本研究では,識別モデルで有効とされているAttention RoutingをSegCapsに適用することで精度改善の検討を行った。出力画像とマスク画像の精度をDice係数、Jaccard係数で比べた結果,変更したSegCapsの数値が高くなっており,精度の向上が見られた. |
(英) |
In recent years, in order to detect cancer cells from X-ray images, researches on segmentation using deep learning technology have been actively carried out. As a representative method, a segmentation architecture SegCaps using the capsule network has been proposed, which improves the deficiencies of the convolutional neural network (CNN). In this paper, we propose a novel segmentation algorithm that applies attention routing proven to be effective in the recognition model to SegCaps to improve accuracy. The experimental results of comparing the accuracy of the output image and mask image with the Dice coefficient and Jaccard coefficient show that the changed SegCaps value is higher and the accuracy is improved |
キーワード |
(和) |
カプセルネットワーク / セグメンテーション / SegCaps / アテンションルーティング / / / / |
(英) |
Capsule Network / Segmentation / SegCaps / Attention Routing / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 306, HIP2020-57, pp. 20-24, 2020年12月. |
資料番号 |
HIP2020-57 |
発行日 |
2020-12-15 (HIP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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HIP2020-57 |