배경
대부분의 사진은 다양한 요소들로 인해 화질 저하가 발생
사진을 깨끗하게 복원하고자하는 요구 증가
손상된 교내의 사진을 딥러닝 기술로 복원하는 기술 개발
목표 : 이미지 복원을 위한 초해상화 모델 개발
DIV2K: 초해상화 딥러닝 모델의 훈련을 위해 대표적으로 사용되는 고해상도 이미지 800장입니다.
대상 스케일 팩터(여기서는 x4)에 따라, 그만큼 줄어든 크기의 이미지를 LR(Low-Resolution), 원본은 HR(High-Resolution) 이미지로 부릅니다.
본 대회에서는 깨끗한 clean 버전 (khuggle_train_clean) 과 손상된 degraded 버전 (khuggle_train_degraded) 이 둘다 제공되니, 목적에 따라 데이터셋을 취사선택 할 수 있습니다.
본 대회에서는 모델 훈련을 위해 khuggle_train_clean과 khuggle_train_degraded만 사용 가능합니다.
Set14: 초해상화 딥러닝 모델의 검증을 위해 대표적으로 사용되는 고해상도 이미지 14장입니다.
LR과 HR의 기준은 DIV2K와 동일합니다.
검증용 데이터셋은 Set14이외에 Set5, Urban100, B100, Manga109등이 있으니, 검색 후 자유롭게 찾아 사용하셔도 됩니다.
평가 : 초해상화 모델을 통해 복원된 이미지를 원본 이미지와 비교 (x4배로 초해상화)
평가 방식: PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)
입력값: 저해상도 LR 이미지
출력값: 4배로 초해상화된 SR 이미지
정답값: 고해상도 (원본) HR 이미지
접수 : 22.11.23 ~ 22.11.29
본대회 : 22.12.01 10:00 ~ 22.12.07 22:00
시상 : 12월 중 공지 예정
본교 재학 중인 학부생 및 대학원생 (서울캠퍼스 / 국제캠퍼스)
팀 대표자는 상금 수령이 가능한 국내 계좌를 보유하고 있는 대한민국 국적자여야 함
1인 이상 4인 이내의 개인 또는 팀
개인이 두 개 이상의 팀에 중복으로 참여 불가
본 대회는 접수 기간에 접수하신 분들에 대해서만 본 대회에 참여하실 수 있습니다.
팀 참가 관련
대회 진행 중 결과 제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출해주시기 바랍니다.
팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금이 지급됩니다.
외부 데이터 및 사전 학습 모델
법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용 가능
외부 학습 데이터 사용 불가능 (개최 측에서 제공한 데이터만 사용 가능)
저작물 검증 관련
입상 후보팀으로 선정되는 경우 아래 저작물을 제출해야 합니다.
작성 코드 : *.ipynb 형식 (Colab 주피터 노트북) → 최종 1회 제출 (학습용, 추론용 코드가 모두 포함되어야함)
모델 weight : *.pt, *.pth
코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용
작성 코드와 모델 설명서는 jrespect.im@khu.ac.kr 로 일괄 접수
입상자가 제출한 코드는 공지된 검증 기간 내 구동 및 성능에 대한 재현성 검증이 되어야 합니다.
모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함
랜덤 시드(Random Seed)를 고정해야함
제출 코드로 모델을 훈련하고 추론할 시에, 리더보드 상의 점수와 동일 점수가 재현되어야함
기존 제출한 스코어가 사전 학습 모델을 사용한 경우, 사용한 사전 학습 모델의 성능 또한 재현할 수 있어야 함
별도 필요한 라이브러리가 있을 경우, 제출 코드 내에 설치하는 코드가 있어야 함
원활한 코드 구동 및 성능 재현성 검증을 위해 필요한 최소한의 주석 혹은 가이드가 제공되어야 함
제출한 코드를 통해 리더보드 상의 점수를 재현할 수 없을 경우, 입상이 제외됩니다.
일반적인 Colab 주피터 노트북 상에서 Memory Error 등이 발생할 경우, 입상이 제외됩니다.
1등 : 150만원
2등 : 100만원
3등 : 50만원
4등 : 30만원
5등 : 20만원
시상처 : 인공지능융합혁신 인재양성사업단
창의 자율 과제 공모시 가산점 부여 (창의 자율 과제란 학생이 AI와 관련된 과제를 자유롭게 제안하여 전문가의 멘토링 및 연구비를 지원받는 프로그램)
경희대학교 인공지능융합혁신인재양성사업단
정보통신기획평가원
(주)인공지능팩토리
Q&A 탭에 질문을 올려주세요~
문의전화 : 010-9383-2203
이메일 : jrespect.im@khu.ac.kr
