С 10 октября до 17 ноября проходит заочный онлайн-этап конкурса на лучшее решение задачи по обнаружению объектов на инфракрасных изображениях для беспилотного транспорта IR-Detection.
Конкурс организован совместно компанией «Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» (НКБ ВС) и МФТИ. По его условиям команды должны создать эффективный алгоритм обнаружения объектов двух типов: «пешеход» и «транспортное средство» на инфракрасных изображениях. Изображения поступают с бортовой видеокамеры беспилотника, разработанного НКБ ВС. Наборы данных для тестирования и обучения алгоритмов подготовлены совместно с Центром когнитивного моделирования МФТИ.
Этапы конкурса
10 октября — 17 ноября 23:59 — заочный этап
25 ноября 18:00 — очный этап в Московском физико-техническом институте (г. Долгопрудный, Московская область).
Победители очного этапа конкурса получат ценные призы и будут приглашены на оплачиваемую стажировку в Центр когнитивного моделирования Московского физико-технического института и займутся созданием систем компьютерного зрения и навигации для беспилотного транспорта.
Сайт конкурса: https://cdsteam.mipt.ru/irdetection
Оценка результатов
В конкурсе рассматривается задача обнаружения (детектирования) объектов на инфракрасных изображениях дорожной сцены.
Объекты могут относиться к одной из двух категорий:
1.person (пешеход),
2.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).
Конкурс проходит в 2 этапа:
- 1. 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).
- 2. 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) при IoU >= 0.5 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.
Организаторы:
«Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» (НКБ ВС)
АО «Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» представляет собой современный дизайн-центр, специализирующийся в области проектирования и создания встраиваемых интегрированных электронных систем управления для различных видов транспорта (включая беспилотный) и интеллектуальных систем обработки и синтеза изображений с применением методов машинного обучения, технологий Big Data, виртуальной и дополненной реальности, методов автономной навигации и картографирования (SLAM) и др.