Kaggleコンペティション「UW-Madison GI Tract Image Segmentation」にてRist Kaggle Teamの大越、Chen、藤本、石によるチームが準優勝

2021年4月14日〜2022年7月14日にかけて行われたKaggleコンペティション『UW-Madison GI Tract Image Segmentation』にてRist所属のKaggle Grandmaster大越、Kaggle Grandmaster Chen、Kaggle Master藤本、Kaggle Master石の４名によるチームが準優勝いたしました。

本コンペティションは、腹部MRI画像から、胃、大腸、小腸の3つをピクセルレベルで識別するsegmentationタスクです。患者の体軸方向に連続したスライス情報の活用と、アノテーションルールの曖昧さによる精度低下への対策の２点が主なポイントでした。

結果はこちらからご確認いただけます。

大越コメント
前回に引き続き石さんの睡眠時間が足りているのか心配ですが、そうしたチームメンバーの頑張りによって最終的に上位に進出することができました。コンペを通して、3Dのsemantic segmentationに対し、2.5D、3Dをはじめ様々なアプローチを検討することができ、多くの知見が得られたと感じています。2位が続いているので次こそは1位を取りたいです。

Chenコメント
I’m glad that our team achieved the second place. In this competition, we experimented with various 3D segmentation methods. Though these methods were not used in our final solution, I believe the experiences will be helpful for our future work.

藤本コメント
アノテーションや評価指標が独特なコンペティションでしたが、石さんのドメインに対する知見や、大越さん・Chenさんの実験の回し方は参考になる部分が多く、学習・推論パイプラインについても再考させられました。今回得たことを次につなげられるようにしたいです。

石コメント
弊社のCV系Kagglerで協力し、このような順位をとれたことを嬉しく思います。detectionモデルによる入力画像の高品質化、学習方法や推論パイプラインの工夫によるアノテーション問題への対処など、技術的にも得られるものが多かったです。1stとの差分をしっかりと復習して、次につなげたいと思います。

Ristでは今後もKaggleチームを中心に様々なコンペに積極的に参加し、技術向上を図り、お客様の課題解決に貢献していきます。

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