2022년 7월 EMBC (IEEE Engineering in Medicine & Biology Society) 콘퍼런스에서 공개된 weakly supervised polyp segmentation 논문입니다. 힘들게 구한 논문인데 4쪽짜리 논문이었고, image-level labeled 데이터만 사용한 줄 알았으나 그게 아니었습니다... 1. Introduction 여타 논문들처럼 대장암(CRC, Colorectal cancer)의 발병률 및 치명율을 언급하면서, 대장내시경을 통한 조기진단이 생존율을 높인다는 이야기로 시작하고, U-net과 같은 encoder-decoder 아키텍처 기반의 모델들이 polyp detection, segmentation, characterization 등에 사용되기 시작..
2022년 Journal of Imaging에 실린 "Weakly Supervised Polyp Segmentation in Colonoscopy Images Using Deep Neural Networks" 논문입니다. 이전에 리뷰했던 image-level label 데이터를 가지고 한건 아니고, Bounding Box 정도의 weak annotation을 이용해서 그 안에서 segmentation을 진행했습니다. 1. Introduction Introduction에서는 암으로 발전 가능한 대장 용종을 전문의가 찾아내지 못함으로 인한 위험과 사망률 등을 통계 수치로 제시하고 있습니다. 이에 따라 대장내시경 검사의 효율을 높이기 위해서 고화질, NBI (Narrow-band Imaging), 확대 내시경..
CVPR2022에서 발표된 WSSS 논문입니다. 특별한 점은 Transformer의 Attention map을 이용해 기존의 CAM 기법과 유사하면서도 높은 성능을 내는 모델을 개발한 점입니다. 특히나 Multi-class token을 이용해 한 이미지에서 여러 class를 분할할 수 있다고 합니다. 1. Introduction 이전에도 언급했듯이, WSSS의 가장 중요한 단계는 더 정확한 pseudo segmentation ground-truth를 생성해내는 것입니다. 이를 해내기 위해 CAM 기반의 기법이 유행을 했고 다양한 확장 기법과 학습 기법이 연구되었지만, 완벽한 segmentation을 하기에는 한계가 있었습니다. 그러나 NLP 분야에서 핫하던 Transformer를 이용한 ViT(Visio..
CVPR 2022에 나온 WSSS 관련 논문인 Weakly Supervised Semantic Segmentation using Out-of-Distribution Data입니다. 저자가 한국 사람들이기도 하고, 최근에 OOD 개념에 대해 들어보기도 해서 관심이 생겨 읽어보았습니다. 추가로 지금까지는 논문 내용을 그저 '정리'만 했는데, 이제는 내용을 모두 담지 않더라도 조금 더 분석적, 비판적으로 읽고 생각한 내용을 적어보려고 합니다. Introduction 본 논문에서는 '간단한 이미지 추가'만으로 WSSS 성능을 올릴 수 있었다고 합니다. 그 이미지는 바로 Out-Of-Distribution(이상치) 데이터입니다. 논문 첫 장부터 간단한 그림을 통해 어떤 novelty를 가지고 있는지 확인시켜줍니다..
CVPR 2022에서 발표된 WSSS (Weakly Supervised Semantic Segmentation) 관련 논문(링크)입니다. 'Semantic' 사전적으로 '의미'라는 뜻을 가지고 있는데, 말 그대로 이미지 안에서 '의미' 단위로 '분할'하는 것이 Semantic Segmentation 이 되겠습니다. 특히나 저는 요즘 의료이미지를 다루고 있기 때문에, Medical Image에 적합한 모델을 찾던 도중 이 논문을 발견했는데요. 코드도 공개했다길래 보니까 지금은 닫혀있네요; Weakly Supervised Learning 이 그 방법상 인류에게 더 도움이 될 거 같다는 생각에 최근에 많이 연구하고 있습니다. Segmentation, Detection을 위해 일일이 사람이 annotation ..