論文の概要: Ophthalmic Biomarker Detection Using Ensembled Vision Transformers and Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14005v2
• Date: Sat, 23 Nov 2024 17:28:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:30.613607
• Title: Ophthalmic Biomarker Detection Using Ensembled Vision Transformers and Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: アンサンブルビジョン変換器と知識蒸留を用いた眼科バイオマーカー検出
• 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、ローカルな特徴検出にもっと適するように注意を払っています。 EVA-02の正常な注意機構と知識蒸留の利用は、グローバルな特徴を検出するのに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1487473474617125
• License:
• Abstract: In this paper, we outline our approach to identify ophthalmic biomarkers from Optical Coherence Tomography (OCT) images presented in the OLIVES dataset, 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 local feature detection while EVA-02's use of normal attention mechanism and knowledge distillation is better for detecting global features. Our solution brought us the champion title of the IEEE SPS Video and Image Processing (VIP) Cup 2023, achieving a patient-wise F1 score of 0.814 in the first phase and 0.8527 in the second and final phase of the competition, scoring 3.8% higher than the next best solution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オプティカルコヒーレンス・トモグラフィ(OCT)画像から眼生マーカーを同定するためのアプローチについて概説する。 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の通常の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特徴検出に適していると考えられる。 我々のソリューションは、IEEE SPS Video and Image Processing (VIP) Cup 2023のチャンピオンタイトルをもたらし、第1フェーズで患者のF1スコアが0.814、第2フェーズと最終フェーズで0.8527を獲得し、次のベストソリューションよりも3.8%高いスコアを得た。

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