APTOS 2019 Blindness Detection Inoue Yuichi (@inoichan)

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

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)

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

Public Leaderboard (251th / 2987 teams) 銅メダル圏内 結果 Private Leaderboard (66th / 2987 teams) 銀メダル獲得!!!

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.

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

おまけ Expertになりました\( ˆˆ )/