semantic segmentation을 위한 object-level의 데이터 증강 논문에 대한 리뷰입니다. 1. Intro semantic segementation은 인공지능에 학습시키기 위한 데이터를 충분히 마련하기가 쉽지 않습니다. 전통적으로 data augmentation을 위해 random rotation, random scaling, random cropping 등이 사용되고 이런 방법들은 vision task를 위한 모델 성능을 개선시켜 줍니다. 하지만 cutout 같은 방법의 경우, 이미지와 배경이 결합됩니다. 아래 사진처럼 처리한 이미지는 데이터를 증강하더라도 정확한 GT를 가지고 있다고 보기 어려울 수 있겠죠. 이 논문에서는, 이미지에서 object 과 background를 분리시켜 o..

2023년 첫 포스팅은 가장 공들였고, 2022년에 참여했던 대회 중 가장 성과가 좋았던 대회 참여 후기로 해볼까 합니다. 이 글을 읽으시는 분들 모두 새해 복 많이 받으시고 원하는 바 모두 이루시는 2023년이 되시길 바라겠습니다. 1. 대회 개요 림프절 전이는 암이 퍼지는 데 매우 치명적인 역할을 하기 때문에 암의 진단 이후 림프절 전이 여부에 따라 치료와 예후가 달라집니다. 따라서 림프절 전이 여부와 전이 단계를 파악하는 것이 암을 치료하고 진단하는 것에 있어서 매우 핵심적인 역할을 합니다. 이번 '유방암의 임파선 전이 예측 AI경진대회'에서 유방암 병리 슬라이드 영상과 임상 항목 데이터를 이용하여, 유방암의 임파선 전이 여부를 예측함으로써 유방암 치료에 핵심적인 역할을 할 수 있는 최적의 AI 모..

원문 : A generalized deep learning framework for whole-slide image segmentation and analysis 10월 31일부터 시작된 데이콘 유방암 전이 예측 대회에 참가했는데, domain이 의료 분야다보니 어려운 용어도 많고 task와 관련해 읽어보면 좋을 자료들이 많아 하나씩 리뷰해보려고 합니다! 논문 리뷰의 포스팅이라는 이름을 하고 있지만 아직까지는 이해를 위한 해석에 가까운 것 같습니다 ㅎㅎ 1. Abstract 논문의 목적은 Whole-slide image (WSI)의 조직학적 분석을 통해 일반화된 딥러닝 프레임워크를 제안하는 것입니다. 기존의 WSI 이미지를 사용한 segmentation에는 아래와 같은 몇 가지 어려움이 있습니다. WSI..

기업연계 프로젝트 주제 중 Image 의 Mid-level feature 모델 구상 및 구현을 위해 사용했던 reference 인 deepgaze IIE 모델에 대한 논문 읽어보고 한 박자 늦게나마 포스팅해 보겠습니다. 이미지에 관해 백그라운드가 생각보다 많이 필요한 프로젝트였고, 모델을 그대로 가져다 쓴다고 해도 한번에 구현하기 쉽지 않았지만 구현된 모델을 어떻게 특정 상황에 맞게 수정하고, 옵션을 바꿔가며 시도하며 효과적인 이미지 전처리 방법에 대해 고민하는 등 배운게 많은 프로젝트였습니다! DeepGaze IIE: Calibrated prediction in and out-of-domain for state-of-the-art saliency modeling (원문 링크) 논문 주제 : 확률 예측을..

대회 막바지인 8월초 코로나 확진을 받고 이제야 써보는 첫 대회 후기입니다! 주최에서 제공한 대회의 베이스라인 코드는 mmdetection이었지만 사진 데이터가 딱봐도 생산팀의 실제 데이터여서 보안 사항에 민감할 것 같았고 parameter tuning 위주로 진행했기 때문에 깃허브 업로드는 없이, 간략하게 정리해보겠습니다. 1. 개요 주최/주관: LG화학, AIfactory 대회 목표: 각 입자의 형상을 최대한 정확하게 segmentation Problem type: instance segmentation (이미지 내에 존재하는 객체를 탐지하는 동시에 각 class 내에서도 픽셀 단위로 분류 필요) 데이터 종류: 비정형 데이터 (이미지) 조 구성: 3명 Env: python 3.8, torch 1.12..