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  【Kaggle】2020年に開催された画像分類コンペの1位の解法を紹介します - Qiita

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  • 2020/12/15

  Kaggle Advent Calenderの14日目の記事です。13日目はあらいさんの記事「CompetitionだけではないKaggleの魅力」でKaggleのCompetition以外の部分を非常にわかりやすくまとめてくださっています。15日目はちずちずくんの記事「機械学習実験環境を晒す」で、こちらもとても勉強になりましたのでぜひご覧ください。 私の記事では2020年にKaggleで開催された画像分類コンペの1位の手法を振り返っていきたいと思います。コンペ終了後に金メダルだったチームが共有してくれる解法はどれも勉強になりますが、1位のチームはその中でも特に磨きがかかっているものが多いと思います。この記事ではコンペの概要や難しかったところをまとめつつ、金メダルの中でも特に差を分けて1位になったところを私なりに分析できればと思っています。 ホントは画像を含むすべてのコンペを紹介したかった

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  2023年11月27日　第1回 標準型電子カルテ技術作業班　議事録

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  • 2023/12/26

  議事内容 ○事務局　事務局でございます。定刻になりましたので、ただいまより、「第1回標準型電子カルテ検討技術作業班を開催いたします。皆様におかれましては、御多用のところ本作業班に御出席いただきありがとうございます。 本日は、標準型電子カルテの技術的な検討をおこなうため、本作業班は非公開としております。正確な議事録作成や御意見を賜ったときの御意見等の整理を事務局等で正確に行うために録画させていただきますことを御承知おきください。 なお、お手元での本作業班の録画、録音は御遠慮ください。また、無断に画面をスクリーンショットや撮影等することも御遠慮ください。 会議中の御発言の際は、手を挙げるボタンをクリックし、事務局の指名を受けてからマイクのミュートを解除し、御発言をお願いいたします。御発言終了後は、再度マイクをミュートにしてくださいますよう、お願いします。 それでは、開会に先立ちまして、両テクニ

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  [Kaggle]メラノーマコンペ参加記 - Qiita

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  • 2020/08/28

  0.はじめに KaggleのSIIM-ISIC Melanoma Classificationという医療画像コンペで銅メダル(191 place, top 6%)を獲得し、Kaggle Expertになったのでその参加記を投稿します。 メラノーマコンペの概要、新しく学んだ理論、試した手法、上位solutionが含まれます。 特に手法に関しては参考になる部分はないかと思われますので、読み飛ばしていただいて構いません。 この記事ではある程度機械学習, Kaggleについての知識を前提としていますが、ニュアンスだけでも読めますので軽く読み流して頂けると幸いです。 0-1.ざっくり結論 ・非常にシンプルなタスクで、時間がない中でも取り組みやすかった ・データのかさ増しと、upsamplingが重要なコンペであった(が、upsamplingに関してはできなかった) ・Data Augmentatio

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  【画像処理】ImageJの使い方【ImageJ】 - LabCode

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  • labo-code.com
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  • 2023/02/27

  研究に利用する画像の画像処理や統計解析が気軽に行いたいと思ったことはありませんか。 ImageJというソフトを利用すれば、これらを簡便に行うことができ、さらに処理の自動化を仕込むこともできます。 今回はImageJのインストール方法から、簡単な画像処理の操作方法についてを紹介します。 ImageJとは？ ImageJとは、アメリカ国立衛生研究所(National Institutes of Health, NIH)で開発されたオープンソースのソフトウェアで画像処理や分析に用いられます。また、OSに依存せずWindowsやMac、Linuxで同様の操作が可能です。 ImageJで行える代表的な画像処理は以下の通りです。 画像の前処理（フィルタリング、平滑化、鮮鋭化、境界抽出、二値化など） 画像の測定（長さ、面積、強度、形状、角度など） 画像の解析（セグメンテーション、オブジェクト識別、自動対