用于通用病灶检测的边界框映射图
计算机视觉与模式识别
2020-07-21 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
计算机断层扫描中的通用病灶检测(ULD)在计算机辅助诊断系统中起着至关重要的作用。许多检测方法利用可能的边界框(或锚框)作为候选框在 ULD 上取得了优异结果。然而,经验证据表明,使用基于锚框的候选框会导致高假阳性(FP)率。本文中,我们提出一种框到图方法,用 x、y 和 xy 三个方向上有界值的软连续映射图来表示边界框。该边界映射图(BMs)用于两阶段基于锚框的 ULD 框架以降低 FP 率。在区域候选网络的第一阶段,我们用相应的 xy 方向 BM 替换锚框的尖锐二值真值标签,从而使正锚框被分级。在第二阶段,我们增加一支分支,以 x 和 y 方向的连续 BMs 作为额外监督来细化详细位置。我们的方法嵌入到三种最先进的两阶段基于锚框的检测方法中时,无需额外推理时间即可带来免费的检测精度提升(例如,在 4 个 FPs 下灵敏度提升 1.68% 至 3.85%)。
引用
@article{arxiv.2007.09383,
title = {Bounding Maps for Universal Lesion Detection},
author = {Han Li and Hu Han and S. Kevin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09383},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 4 figures