본 대회의 데이터셋은 AIHub 위성영상 객체 판독 데이터셋을 사용합니다.
AIHub 데이터에서 대회에 필요한 container에 해당되는 데이터만 추출 하였으며, AIFactory에서 자체적으로 학습과 평가 데이터를 분할하여 사용됩니다.
AIHub 원본 데이터에는 그룹 컨테이너와 개별 컨테이너가 구분 되어 있지만, 본 대회에서는 이를 구분하지 않고 하나의 컨테이너로 사용됩니다.
그 외에 파일명, 객체 위치 좌표 등 기타 정보는 AIHub 어노테이션 정보를 수정하지 않고 그대로 사용 되었습니다.
AIHub 페이지에 방문하여 데이터의 기본적인 정보나 설명을 참고 하실 수 있으나, 대회 특성상 AIHub에서 자체적으로 데이터를 다운 받아 대회에 활용하는 것을 금지합니다.
이번 대회에서는 대회 종료 이후, 비공개 평가 데이터셋을 활용해 Private Score를 계산합니다.
비공개 데이터셋은 참가자 분들께 제공되지 않으며, AIFactory에서 참가팀의 코드를 실행시켜 점수를 계산합니다.
container_dataset/train_images - 272개의 위성 영상 이미지와 보조자료가 포함되어 있으며 자유롭게 활용 가능합니다.
*.tif - 원본 위성 영상
*.png - RGB 이미지
*.kml - 영상의 위경도 등의 정보
container_dataset/train_labels - 272개의 json 파일로 구성되어 있으며, 정유 탱크의 위치 좌표가 포함되어 있습니다.
container_dataset/valid_images - 177개의 위성 영상 이미지와 보조자료가 포함되어 있습니다. 학습 데이터와 동일한 구조이며 개발하신 모델의 입력으로 tif, png, kml 3가지를 자유롭게 사용 하실 수 있습니다.
제출 파일은 우측 상단 제출 버튼을 클릭하여 제출 하실 수 있습니다.
제출 파일은 csv 형식으로 반드시 10개의 Column이 존재해야 하며, Column의 이름 및 설명은 다음과 같습니다.
File - 추론된 이미지의 파일명 앞 8자리를 사용합니다. → OBJ12345
Confidence - 추론된 객체의 신뢰도 점수(Confidence Score)
X1, Y1, X2, Y2, X3, Y3, X4, Y4 (8개) - 추론된 객체의 위치좌표
[제출 테이블 형식]
File | Confidence | X1 | Y1 | X2 | Y2 | X3 | Y3 | X4 | Y4 |
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OBJ00607 | 0.1 |
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OBJ00607 | 0.222 |
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OBJ00607 | 0.333 |
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… |
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본 대회의 평가 메트릭은 AP(Average Precision)로, 모델의 출력 결과에서 Confidence Score를 통해 임계 처리를 할 때 임계값은 0.1만 가능합니다.
Confidence 0.1 미만의 추론 결과는 채점 시 평가 대상에서 제외됩니다.
0.1을 초과하는 임의의 임계값으로 처리 하는것을 금지합니다.
Confidence ≥ 0.1 → O
Confidence > 0.2 → X
