DETDet：双集成牙齿检测网络
计算机视觉与模式识别
2023-08-29 v1
摘要
牙科领域正处于数字化转型时代。特别是，人工智能有望在数字牙科中发挥重要作用。AI有潜力显著辅助牙科从业者并提升诊断准确性。顺应这一愿景，2023年MICCAI DENTEX挑战赛旨在通过技术进步提升牙科全景X光诊断与计数的性能。为此，我们提出DETDet，一种双集成牙齿检测网络。DETDet包含专门用于计数与诊断的两个独立模块。利用牙齿掩码数据的优势，我们采用Mask-RCNN作为计数模块。对于诊断模块，我们采用由DiffusionDet与DINO组成的集成模型。为进一步提升精度分数，我们集成一个补充模块以挖掘未标注数据的潜力。我们的方法代码将公开于 https://github.com/Bestever-choi/Evident
引用
@article{arxiv.2308.14070,
title = {DETDet: Dual Ensemble Teeth Detection},
author = {Kyoungyeon Choi and Jaewon Shin and Eunyi Lyou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14070},
year = {2023}
}