КОНКУРС. Лаборатория интеллектуального транспорта МФТИ-НКБ ВС

Лаборатория интеллектуального транспорта МФТИ-НКБ ВС

IR-Detection: Обнаружение объектов на ИК-изображениях для беспилотного транспорта Краткое описание:

Конкурс посвящен созданию наиболее эффективного алгоритма обнаружения объектов двух типов "person" и "car" ("пешеход" и "транспортное средство") на инфракрасных изображениях, полученных с бортовой видеокамеры беспилотного автомобиля, разработанного компанией АО «Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» (АО НКБ ВС).

Наборы данных для тестирования и обучения алгоритмов подготовлены при участии Центра когнитивного моделирования Московского физико-технического института.

Конкурс пройдет в два этапа:

10 октября - 17 ноября 23:59 – 1 заочный этап, 25 ноября 18:00 – 21:00 – 2 очный этап.

Победители очного этапа конкурса получат ценные призы, будут приглашены на оплачиваемую стажировку в Центр когнитивного моделирования Московского физикотехнического института и займутся созданием систем компьютерного зрения и навигации для беспилотного транспорта.

_______________________

IR-Detection: Evaluation

В конкурсе рассматривается задача обнаружения (детектирования) объектов на инфракрасных изображениях дорожной сцены. Объекты могут относиться к одной из двух категорий:

• person (пешеход),

• car (транспортное средство).

Общая выборка данных разделена на 3 части:

• обучающая выборка с эталонной разметкой,

• валидационная выборка (доступна на заочном этапе, после которого публикуется ее эталонная разметка),

• тестовая выборка (не доступна на заочном этапе, ее эталонная разметка публикуется по окончании конкурса).

_______________________

IR-Detection: Data

• Данные представляют собой набор инфракрасных изображений, полученных с бортовой видеокамеры беспилотного автомобиля, разработанного компанией АО «Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» (АО НКБ ВС), а также их разметку в json-файле в формате COCO.

• Наборы данных для тестирования и обучения алгоритмов подготовлены при участии Центра когнитивного моделирования Московского физикотехнического института.

• Для обучения моделей распознавания можно использовать другие существующие наборы данных, например:

- Multi-spectral Semantic Segmentation and Object Detection https://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/static/projects/mil_multispectral/

- FREE FLIR Thermal Dataset https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/

_____________________

IR-Detection: Evaluation

Конкурс проходит в 2 этапа:

заочный этап (участники присылают результаты автоматического обнаружения объектов на валидационной выборке с помощью разработанного алгоритма в формате COCO, при этом не допустима ручная разметка данных, при выявлении данного факта команда дисквалифицируется); очный этап (участники получают доступ к тестовой выборке и присылают результаты автоматического обнаружения объектов на тестовой выборке с помощью разработанного алгоритма в формате COCO, при этом не допустима ручная разметка данных, при выявлении данного факта команда дисквалифицируется, также команды делают очные презентации с описанием деталей предложенного решения задачи).

Сравнение результатов команд осуществляется автоматически с помощью метрики mAP (mean Average Precision) в тестирующей системе на этом сервисе (максимальная оценка 1.0, минимальная 0.0).

На заочном и очном этапах результат, публикуемый в Leaderboard, определяется автоматически с помощью инструмента pycocotools.

______________________

IR-Detection: Terms and Conditions

Загрузка результатов на валидационной выборке может быть сделана в течение 1 заочного этапа.

Вы можете осуществлять до 5 загрузок каждый день, всего допускается 100 загрузок результатов.

На заочном и очном этапах результат, публикуемый в Leaderboard, определяется автоматически с помощью инструмента pycocotools.

1 заочный этап: разработка и обучение моделей обнаружения объектов на валидационной выборке и загрузка результатов автоматического обнаружения на сайт конкурса.

Показатели качества публикуются в Public Leaderboard.

Первые 20 лучших команд приглашаются на очный этап конкурса.

2 очный этап: участникам выдается тестовая выборка, результаты работы на ней обученной модели направляются в тестирующую систему и автоматически оценивается показатель качества обнаружения объектов mAP, участники делают презентации по итогам своих решений.

3 победителя конкурса получают ценные призы и приглашаются на оплачиваемую стажировку в Центр когнитивного моделирования МФТИ.

_______________________

Сайт конкурса и тестирующая система: cdsteam.mipt.ru/irdetection

Контакты: Юдин Дмитрий Александрович к. т. н., старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем, доцент кафедры системных исследований МФТИ yudin.da@mipt.ru, vk.com/yuddim

Источник: www.flir.com

Комментарии: