Polyp-DAM：基于 Depth Anything 模型的息肉分割
计算机视觉与模式识别
2024-02-06 v1
摘要
最近，大模型（Segment Anything model）问世，为息肉分割任务提供了新的基线。这表明具有充足图像级先验的大模型能够在给定任务上取得有前景的性能。在本文中，我们利用 Depth Anything Model (DAM) 为息肉分割模型提供深度先验，从而展开了关于息肉分割建模的新视角。具体而言，输入的息肉图像首先通过一个冻结的 DAM 生成深度图。然后将深度图与输入的息肉图像拼接，并输入到多尺度卷积神经网络中，以生成分割图像。大量实验结果证明了我们方法的有效性，此外，我们观察到我们的方法在带有噪声的息肉图像上仍然表现良好。我们的代码网址为 \url{https://github.com/zzr-idam/Polyp-DAM}。
引用
@article{arxiv.2402.02298,
title = {Polyp-DAM: Polyp segmentation via depth anything model},
author = {Zhuoran Zheng and Chen Wu and Wei Wang and Yeying Jin and Xiuyi Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02298},
year = {2024}
}