HarDNet-MSEG は、ポリープ セグメンテーション用の新しいたたみ込みニューラル ネットワークです。バックボーンとデコーダーで構成されます。バックボーンは HarDNet68 と呼ばれる低メモリ トラフィック CNN で、画像分類、物体検出、マルチ物体追跡、セマンティック セグメンテーションなど多くの CV タスクに適用され、成果を上げています。デコーダー部は、高速かつ高精度な注目物体検出が可能なことで知られる Cascaded Partial Decoder をベースにしています。次の画像は、ポリープ セグメンテーションの結果を示しています。
図 1. ポリープ セグメンテーションの例
次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされるポリープ セグメンテーション モデルを示します。
番号 | モデル名 | フレームワーク |
---|---|---|
1 | HardNet_MSeg_pt | PyTorch |