ISINet：一种基于实例的手术器械分割方法
计算机视觉与模式识别
2020-07-14 v1
摘要
我们研究机器人辅助手术场景中外科手术器械的语义分割任务。我们提出基于实例的手术器械分割网络（ISINet），该方法从基于实例的分割视角解决此任务。我们的方法包含一个时间一致性模块，其考虑了该问题先前被忽视且固有的时间信息。我们在该任务的现有基准——Endoscopic Vision 2017 机器人器械分割数据集，以及该数据集的 2018 版本上验证了我们的方法，我们对后者标注进行了扩展以用于细粒度器械分割。我们的结果表明，ISINet 显著优于当前最优（state-of-the-art）方法，其中我们的基线版本使先前方法的交并比（IoU）翻倍，而我们的完整模型使 IoU 增至三倍。
引用
@article{arxiv.2007.05533,
title = {ISINet: An Instance-Based Approach for Surgical Instrument Segmentation},
author = {Cristina González and Laura Bravo-Sánchez and Pablo Arbelaez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05533},
year = {2020}
}
备注
Accepted at MICCAI2020