APTOS 2019 Blindness Detectionのまとめ

APTOS 2019 Blindness Detectionで銀メダル獲得できたのでまとめました.
簡単にコンペ概要と手法の紹介をしています.
少しでもお役に立ちましたら幸いです.
コンペのページ : https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection

Transcript

1. APTOS 2019 Blindness Detection Inoue Yuichi (@inoichan)
2. コンペ概要 • 糖尿病網膜症(Diabetic Retinopathy)の重症度を画像から判断する . 0 - No DR 1 - Mild 2 - Moderate 3 - Severe 4 - Proliferative DR • 開催期間 2019年6月27日〜2019年9月5日 (都合により9月7日まで期間延長) • Kernel only competition (推論のみ, GPU 9 hours, No Internet) • 外部データの利用あり https://www.medicalnewstoday.com/articles/183417.php
3. コンペ概要 • Train Data (3662枚) • Public Test Data (1928枚, 15%) • Private Test Data (85%) 上記に加えて, 2019年にも同大会が開催されており , そ の時のデータも利用できた . • 評価：Quadratic Weighted Kappa (https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection/overview/evaluation)
4. 解法 Github: https://github.com/Ino-Ichan/kaggle-aptos-2019 2015 Train Images (Validation: 2019 Train Images) Augmentation ・Horizontal Flip ・Vertical Flip ・Rotate Preprocessing ・Resize 224 ・Crop Blank Area ・Ben’s preprocess EfficientNetB2 EfficientNetB5 Regression Task >10 epochs monitor: val_loss After Pretrain 5 Folds 2019 Train Images Augmentation ・Horizontal Flip ・Vertical Flip ・Rotate Preprocessing ・Resize 224 ・Crop Blank Area ・Ben’s preprocess EfficientNetB2 EfficientNetB5 Regression Task ~10 epochs monitor: val_loss Manually optimized threshold Public : 0.804 Private : 0.924 Pretrain Train
5. Public Leaderboard (251th / 2987 teams) 銅メダル圏内 結果 Private Leaderboard (66th / 2987 teams) 銀メダル獲得!!!
6. 感想 • EfficientNet最強 (EfficientNet: Improving Accuracy and Efficiency through AutoML and Model Scaling) • Discussionは情報の宝庫 • 時間の都合で画像サイズは224で進めたが案外良いスコアが出た. • Public Leaderboardは0.8超えてからは気にせず汎化させるのを意識した. (PublicでSingle foldよりCVした方がスコア下がることもあったが気にしなかった .) • PublicでSingle foldも5 CVも同じScoreだったとしても, Privateでは5 CVの方が総じて よかった. ちゃんとCVすべき. • EfficientNet以外のモデル(ResNeXt, DenseNet etc...)はうまくいかなかった.
7. おまけ：1 week challengeしました. (2019/9/1~) 1 week challengeをした動機は, KernelとDiscussion読めば良いスコア取れる って書いてあったから. Link to kernel : https://www.kaggle.com/drhabib/starter-kernel-for-0-79
8. おまけ Expertになりました\( ˆˆ )/