 김경윤 |
 김영석 |
 신영태 |
 함로운 |
 김태성 |
 박태영 |
24.11.11. ~ 24.11.28에 진행된 네부캠 7기 Hand Bone X-ray Image data Segmentation 대회입니다.
Xray 이미지에서 손가락 뼈들을 Segmentation하는 Multi-Label Task를 진행했습니다.
데이터 셋 : 2048 x 2048 크기의 손 뼈 X-ray 이미지. (Train : 800장, Test : 288장)
지표 : Dice Coefficient
최종 순위 Public 5위, Private 6위 / 총 23 팀
| 실험 | 내용 |
|---|---|
| 이미지 Resolution 고려 | 높은 해상도를 가진 이미지이기에 Interpolation을 사용. 다만, 가장자리를 잘 포착하지 못해 이에 대한 성능 개선을 위한 실험. 보간 함수 변경, 원본 이미지 그대로 학습, Sliding Window, Super Resolution, SAM, Pixel Shuffling등을 적용하여 실험을 진행. |
| Multi-Label Pixel 보완 | 손 등 뼈 부분의 픽셀이 Muti-Label인 경우, 모델 성능이 저조하여 이를 해결하기 위한 실험. MixUp, Mask를 출력하고 Conv Layer로 다시 학습, 이미지 Crop 후 학습등 실험을 진행. |
| 후처리 | Mask 가장자리나, 비어있는 부분을 정제하기 위한 후처리. OpenCV, Conv Layer, 클래스 별 Threshold 조정 등으로 실험을 진행. |
| 모델 구조 수정 | 데이터에 맞는 모델 구조 수정 실험. 데이터의 해상도가 크기에 Batch를 못늘려 Batch Norm 변경, 학습 후 Conv Layer를 추가해서 Mask Fine Tuning, Auxilary Classifier 활용, Meta Data 활용, 배경 Pixel이 많은 걸 고려한 Loss 실험을 진행. |
| 데이터 증강 | 데이터에 맞는 증강을 찾기 위한 실험. RandomScaleResized Crop, Rotate, Flip, Pseudo Labeling을 실험. |
| 앙상블 | 다양한 모델을 합쳐 최대한의 성능을 이끌어 내기 위한 실험. TTA, Label 별 Best Score Epoch 저장, Majority Voting, Weighted Majority Voting을 적용해봄. |
| 팀원 | 역할 |
|---|---|
| 경윤 | MMSegmentation 모델 탐색, 해상도 변경 실험, 모델 수정을 통한 성능 개선, Loss 탐색, Pseudo Labeling, 후처리 |
| 영석 | 데이터 시각화 및 베이스라인에서 어그멘테이션, 모델 수정을 통해 성능개선 및 후처리 |
| 영태 | MMsegmentation 라이브러리 세팅 및 모델 탐색, 해상도 변경 실험, MixUP, TTA & Ensemble |
| 로운 | SMP 모듈화, Sliding Window, 클래스별 threshold 적용 실험, multi-task learning |
| 태성 | MMsegmentation 라이브러리 세팅. 해상도를 고려한 실험. Mask 정보를 재처리하는 실험 |
| 태영 | 베이스라인 K-Fold, YOLO 실험, 앙상블 코드 수정, SR을 이용한 픽셀 보간, TTA |