[그저 스크랩] SAOL, Panoptic Segmentation

LNDb 챌린지는 흉부질환 학술단체인 플라이슈너 소사이어티(Fleischner Society)가 지난 2017년 제안한 관리 지침을 기준으로 흉부 CT(컴퓨터단층촬영) 영상 분류 알고리즘을 개발하는 실력을 겨누는 장입니다. 참가팀은 수백 장의 CT 영상에서 폐결절의 위치와 그 크기를 정확하게 파악할수록, 서로 상충 관계에 놓여 있는 재현도(recall)[1]과 정밀도(precision)[2]를 잘 조절하여 주어진 지침에 따라 추천을 정확하게 할수록 높은 점수를 받게 됩니다.

공동 연구팀은 3D-UNet(nnUNet)[3]에 다양한 어그먼테이션(augmentation), 앙상블(ensemble), 전처리(preprocessing) 기법을 적용했습니다. 특히 카카오브레인이 고안한 SAOL(Spatially Attentive Output Layer for Image Classification)를 추가, 위양성(false positive)[4]을 줄이는 데 큰 도움이 됐다고 설명했습니다. ...