A MULTI-TASK FRAMEWORK WITH FEATURE PASSING MODULE FOR SKIN LESION CLASSIFICATION AND SEGMENTATION
摘要:
1.分割任务和分类任务是有联系的
2.设计了一个特征融合模块在分类分支和分割分支之间传递信息
3.有些信息是有用有些信息是无用的,所以设置了一个门函数来控制信息之间的传递
introduction:
1.低层共享特征,我们提出多任务结构,能够稍微提高准确率和节省时间
2.为了进一步深挖两个任务之间的依赖,用门函数来控制传送信息
3.可学习的门功能用于控制消息传输,因此只有有用的信息才能通过。 实验结果表明了我们提出的方法的优越性。
THE PROPOSED METHODS:
所提算法的概述如图1所示。我们首先使用FeatureNet从输入的皮肤镜图像中提取特征,然后将它们提供给ClsNet进行分类,将SegNet提供给分割。 建议的特征传递模块用于链接ClsNet和SegNet,以便来自两个任务的信息可以相互流动。在本节中,我们首先描述多任务架构,包括FeatureNet,ClsNet和SegNet。 然后我们进入功能传递模块的细节。
2.1. Multi-task architecture:
1.FeartureNet:
使用resnet101,直到conv4_10为止,用来提取特征(为什么是到这一层)
2.ClsNet:
用101从conv4_10的后面的层用来分类
3.SegNet:
使用SegNet来分割
数据不平衡问题的解决:
对损失函数进行加权用于分割问题:
然后gate function控制特征的流动:
没看懂,这个门网络到底和SEnet的区别在哪里,第二,为什么Xseg,Xcls乘权重 而不是feature map乘权重??
门函数是卷积层,后跟sigmoid函数,使信息传递率在(0,1)范围内。
跟MICCAI18年peresia那篇文章的RRblock有点类似,都是使用卷积来收集上下文和空间信息
数据增强方法:
(crop, zoom, rotate,flip and add gaussian noise)
训练细节:
我们使用随机梯度下降(SGD)训练我们的网络,其中包含16个图像的小批量。首先,我们在没有SegNet的情况下训练FeatureNet和ClsNet大约80个epoch,学习率为0.00001。 然后,我们使用ClsNet的权重来初始化SegNet(与[7]中的初始化方法相同),并使用FeatureNet和ClsNet训练SegNet,固定约150个epoch,学习率为0.0001。 最后,我们在ClsNet和SegNet之间添加了特征传递模块,并以0.0001的学习速率联合训练整个网络约45个epoch。 图像的输入尺寸设置为233×233,并且观察到输入尺寸对性能的影响很小。