基于风格迁移的域鲁棒有丝分裂图检测
计算机视觉与模式识别
2021-10-01 v2
摘要
我们提出了一种用于有丝分裂图检测中域泛化的新训练方案。有丝分裂图对于每个扫描仪表现出不同特征。我们将每个扫描仪视为一个“域”，并将每个域指定的图像分布视为“风格”。目标是通过使用各种“风格”图像来训练我们的网络以对扫描仪类型具有鲁棒性。为扩展风格方差，我们基于StarGAN定义一个模块，将训练图像的风格迁移为任意风格。我们采用所提训练方案的模型在包含前所未见扫描仪的MIDOG初步测试集上展现出正向性能。
引用
@article{arxiv.2109.01124,
title = {Domain-Robust Mitotic Figure Detection with Style Transfer},
author = {Youjin Chung and Jihoon Cho and Jinah Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01124},
year = {2021}
}
备注
2 pages, 3 figures