Cadre innovant pour la segmentation d'images haute résolution
Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation d'images en imagerie médicale.
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Table des matières
Ces dernières années, l'utilisation de Modèles basés sur l'attention a augmenté dans le domaine de l'analyse d'images, surtout pour des tâches comme la Segmentation d'images. La segmentation d'images est importante parce qu'elle aide à identifier et localiser des objets dans les images, ce qui est crucial dans des domaines comme l'imagerie médicale. La méthode traditionnelle pour traiter les images avec ces modèles consiste à découper les images en petites parties ou patches et ensuite à les traiter une par une. Cependant, pour des Images haute résolution, comme celles utilisées en imagerie médicale, cette méthode peut nécessiter beaucoup de puissance de calcul et de mémoire, ce qui la rend inefficace.
Le problème clé, c'est que plus il y a de détails dans une image, plus il faut de patches, ce qui augmente la charge de travail. Des patches plus petits fonctionnent généralement mieux pour les tâches de segmentation, mais ils rendent aussi les exigences computationnelles beaucoup plus élevées à cause de la façon dont fonctionnent les modèles basés sur l'attention. Une solution à ce problème a été de créer des modèles complexes capables de gérer différentes résolutions ou de trouver des moyens de simplifier les processus d'attention.
Le défi de la segmentation d'images haute résolution
Les images haute résolution contiennent une richesse de détails, ce qui rend difficile l'utilisation des techniques de traitement standard. Lors de l'utilisation de modèles basés sur l'attention, la nécessité de gérer de longues séquences de données devient problématique à cause de la nature des tâches computationnelles impliquées. Chaque patch que le modèle examine doit être comparé aux autres, et cette comparaison peut croître de manière exponentielle à mesure que plus de patches sont ajoutés. Cela conduit à des coûts élevés en mémoire et en traitement qui peuvent limiter l'efficacité de ces modèles.
Certaines approches ont été développées pour gérer ce problème de longues séquences. Une méthode consiste à diviser les longues séquences entre plusieurs unités de calcul, ce qui distribue la charge de travail mais ne réduit pas le volume total de travail nécessaire. Une autre stratégie est de décomposer les calculs d'attention en morceaux plus petits qui s'intègrent dans les limites de mémoire, mais cela ne réduit pas non plus la charge de travail globale.
D'autres méthodes visent à simplifier le nombre de calculs en approximant les scores d'attention. Bien que cela puisse aider à réduire la charge, cela entraîne souvent une perte d'informations importantes, ce qui peut affecter la qualité des résultats. Il existe aussi des méthodes hiérarchiques qui entraînent différents modèles à différents niveaux de détail, mais celles-ci peuvent ajouter de la complexité et nécessiter plus de ressources.
Cadre de Patching Adaptatif (APF)
Pour s'attaquer à ces problèmes, nous proposons un Cadre de Patching Adaptatif (APF) qui utilise une approche différente pour découper les images. Ce cadre adapte la façon dont les images sont coupées en patches en fonction des détails présents dans les images elles-mêmes. Au lieu d'utiliser une méthode unique pour tous, l'APF examine les spécificités de l'image pour décider comment créer les patches.
En utilisant une structure hiérarchique connue sous le nom de Quadtree, l'APF divise les images en patches de tailles variées. L'idée de base est que les zones de l'image qui contiennent plus de détails seront divisées en plus petits patches, tandis que les zones moins détaillées peuvent être regroupées en patches plus grands. Cela crée une manière plus efficace de traiter l'image, permettant au modèle de se concentrer sur les détails importants sans avoir à gérer un nombre écrasant de patches.
Un des grands avantages de l'APF, c'est qu'il fonctionne comme une étape de prétraitement. Cela signifie qu'il peut être appliqué avant que le vrai modèle ne traite les données. Comme il ne change pas le modèle sous-jacent ni ses mécanismes d'attention, il peut être intégré sans problème avec n'importe quel modèle basé sur l'attention sans nécessiter d'adaptations complexes.
Segmentation d'Images Haute Résolution avec l'APF
Lors des tests avec des modèles de segmentation établis, l'APF a montré d'excellentes performances avec des ensembles de données d'imagerie médicale réelles. En réduisant de manière significative le nombre de patches que le modèle doit traiter, l'APF permet de meilleurs résultats de segmentation tout en accélérant le calcul. Dans nos expériences, même à haute résolution, l'utilisation de l'APF permet des tailles de patches plus petites, ce qui est un avantage significatif pour obtenir une segmentation de haute qualité.
En termes pratiques, quand on travaille avec des ensembles de données contenant des images haute résolution, l'APF non seulement améliore la qualité de la segmentation mais aussi conduit à des temps de traitement plus rapides. L'efficacité gagnée grâce à l'APF est notable, avec des gains de vitesse significatifs observés pendant les processus d'entraînement et d'évaluation.
Le Processus de Patching Adaptatif
Le processus de patching adaptatif commence avec l'image originale, qui est d'abord traitée pour réduire les détails non pertinents. Des techniques de lissage sont appliquées pour aider à isoler les caractéristiques importantes de l'image, suivies de méthodes de détection des bords qui mettent en lumière les contours et les limites critiques de l'image.
Une fois les caractéristiques pertinentes identifiées, la structure quadtree est utilisée pour diviser l'image en patches qui reflètent le niveau de détail dans ses différentes zones. Les patches avec moins de détails sont combinés en unités plus grandes, tandis que ceux avec des détails complexes sont décomposés en plus petits patches. Cette approche double maintient le traitement concentré et efficace.
Après la création des patches, ils sont agencés dans un ordre spécifique en utilisant une méthode qui assure que les patches similaires restent proches les uns des autres. Cette étape est cruciale car elle permet au modèle basé sur l'attention de traiter l'information plus efficacement.
Enfin, les patches sont standardisés à la même taille et alimentés dans le modèle pour l'entraînement ou l'analyse. Ce processus simplifie non seulement la tâche pour le modèle mais garantit aussi que les détails importants des images soient préservés et mis en valeur durant le processus de segmentation.
Configuration Expérimentale et Résultats
Pour démontrer l'efficacité de l'APF, des expériences approfondies ont été menées en utilisant des ressources de calcul avancées. Des ensembles de données haute résolution ont été utilisés, et différents modèles ont été testés pour évaluer la performance de l'APF par rapport à d'autres.
Les résultats ont montré que les modèles utilisant l'APF pouvaient utiliser des tailles de patches beaucoup plus petites comparées à ceux utilisant des méthodes traditionnelles. Cette taille plus petite combinée à un prétraitement efficace a conduit à une qualité de segmentation améliorée dans l'ensemble, souvent dépassant la performance des modèles standards.
De plus, la vitesse de traitement était significativement plus rapide, ce qui est essentiel pour les applications pratiques, notamment dans des domaines comme l'imagerie médicale où le temps et la précision sont critiques.
Conclusion
Le Cadre de Patching Adaptatif représente un pas en avant significatif dans le traitement efficace d'images haute résolution pour les tâches de segmentation. En adaptant intelligemment la manière dont les images sont découpées en patches, l'APF préserve les détails cruciaux nécessaires pour une segmentation précise tout en réduisant la charge computationnelle à laquelle le modèle est confronté.
Cette approche non seulement améliore la qualité des résultats de segmentation mais accélère aussi le temps de traitement, la rendant adaptée à des applications réelles. Avec la capacité de s'intégrer facilement aux modèles existants, l'APF ouvre de nouvelles avenues pour améliorer l'analyse d'images dans divers domaines, surtout dans le domaine médical où les données haute résolution sont essentielles.
En résumé, l'APF offre une solution innovante aux défis de longue date de la segmentation d'images haute résolution, en faisant un outil précieux pour les chercheurs et les praticiens cherchant à obtenir de meilleurs résultats avec plus d'efficacité.
Titre: Adaptive Patching for High-resolution Image Segmentation with Transformers
Résumé: Attention-based models are proliferating in the space of image analytics, including segmentation. The standard method of feeding images to transformer encoders is to divide the images into patches and then feed the patches to the model as a linear sequence of tokens. For high-resolution images, e.g. microscopic pathology images, the quadratic compute and memory cost prohibits the use of an attention-based model, if we are to use smaller patch sizes that are favorable in segmentation. The solution is to either use custom complex multi-resolution models or approximate attention schemes. We take inspiration from Adapative Mesh Refinement (AMR) methods in HPC by adaptively patching the images, as a pre-processing step, based on the image details to reduce the number of patches being fed to the model, by orders of magnitude. This method has a negligible overhead, and works seamlessly with any attention-based model, i.e. it is a pre-processing step that can be adopted by any attention-based model without friction. We demonstrate superior segmentation quality over SoTA segmentation models for real-world pathology datasets while gaining a geomean speedup of $6.9\times$ for resolutions up to $64K^2$, on up to $2,048$ GPUs.
Auteurs: Enzhi Zhang, Isaac Lyngaas, Peng Chen, Xiao Wang, Jun Igarashi, Yuankai Huo, Mohamed Wahib, Masaharu Munetomo
Dernière mise à jour: 2024-04-15 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2404.09707
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.09707
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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