論文の概要: Ophthalmic Biomarker Detection Using Ensembled Vision Transformers -- Winning Solution to IEEE SPS VIP Cup 2023

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14005v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 13:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 04:09:13.527776
• Title: Ophthalmic Biomarker Detection Using Ensembled Vision Transformers -- Winning Solution to IEEE SPS VIP Cup 2023
• Title（参考訳）: アンサンブルビジョン変換器を用いた眼科バイオマーカー検出 -IEEE SPS VIPカップ2023の勝利解-
• Authors: H.A.Z. Sameen Shahgir, Khondker Salman Sayeed, Tanjeem Azwad Zaman, Md. Asif Haider, Sheikh Saifur Rahman Jony, M. Sohel Rahman
• Abstract要約: 2つの視覚変換器ベースのモデルをトレーニングし、推論時にそれらをアンサンブルする。 MaxViTの畳み込みレイヤの使用に続いて、ローカル機能の検出にもっと適するように注意を払っています。 VIPカップ2023の第2、第2、第2フェーズでは0.814点、第2フェーズでは0.8527点、第2フェーズでは3.8%のスコアを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.336462506710413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report outlines our approach in the IEEE SPS VIP Cup 2023: Ophthalmic Biomarker Detection competition. Our primary objective in this competition was to identify biomarkers from Optical Coherence Tomography (OCT) images obtained from a diverse range of patients. Using robust augmentations and 5-fold cross-validation, we trained two vision transformer-based models: MaxViT and EVA-02, and ensembled them at inference time. We find MaxViT's use of convolution layers followed by strided attention to be better suited for the detection of local features while EVA-02's use of normal attention mechanism and knowledge distillation is better for detecting global features. Ours was the best-performing solution in the competition, achieving a patient-wise F1 score of 0.814 in the first phase and 0.8527 in the second and final phase of VIP Cup 2023, scoring 3.8% higher than the next-best solution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,IEEE SPS VIP Cup 2023: Ophthalmic Biomarker Detection competitionについて概説する。 このコンペの主な目的は,多種多様な患者から得られた光コヒーレンス断層撮影(oct)画像からバイオマーカーを同定することであった。 頑健な拡張と5倍のクロスバリデーションを用いて、MaxViTとEVA-02の2つのビジョントランスフォーマーモデルを訓練し、それらを推論時にアンサンブルした。 EVA-02の正常な注意機構と知識蒸留はグローバルな特徴の検出に有効であるのに対し,MaxViTの畳み込み層の利用は局所的な特徴の検出に適していると考えられる。 第1フェーズでは患者側のf1スコア0.814、vipカップ2023の第2フェーズと最終フェーズでは0.9527となり、次のベストソリューションよりも3.8%高かった。

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