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참가자 여러분들 안녕하세요 🙂 인공지능팩토리입니다.
많은 참가자 분들의 노력속에 대회가 종료되었으며,
입상자 분들의 산출물은 곧 SPACE-S(https://space-s.co.kr/) 홈페이지에 공개될 예정입니다✨
관련 링크는 최종 업로드 후 다시 안내 드리도록 하겠습니다.
최종 입상팀은 리더보드 입상 후보팀 기준으로 검증물을 제출받아 재현성 검증을 통해 수상하였으며
공공누리 제1유형으로 산출물이 공개될 최종 입상팀은 아래와 같이 공개합니다.
순 위 | 수상 팀 | 상 금 | 특 전 |
대상 |
| 1000만원 | 연구개발특구진흥재단 이사장상 |
최우수상 |
| 400만원 | |
우수상 |
|
200만원 |
많은 참가자분들의 노력과 운영에 대한 응원 및 충고도 모두 감사드립니다.
주신 의견을 적극적으로 받아들이고 좀 더 정진하는 AIF가 되도록 하겠습니다. 다시한번 감사드립니다.
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부정행위를 통한 답안 제출이 의심되는 사례가 발생하여 다음과 같이 조치하고자 하오니 참가자 분들은 숙지하여 주시기 바랍니다.
현재 MIOU의 값에 비정상적으로 높은 사례가 발생하여 해당 스코어를 삭제하였으며, 운영진측에서는 정답지를 교체하였습니다.
변경된 정답지 기준으로 정상적으로 답안을 제출한 참가자분에게는 기존과 동일한 스코어로 채점됩니다.
부정행위를 통해 정답을 제출한 참가자분의 경우 동일한 스코어로 채점되지 않습니다. 이는 부정행위로 기록되어 향후 입상에 불이익을 받을 수 있습니다.
대회 마감 후에는 참가자분의 모델을 메일로 수령하여 검증할 예정이며 모델을 학습부터 추론까지 수행하여 리더보드 스코어의 재현성을 검증합니다. 부정행위로 의심되는 참가자분의 경우, 스코어가 재현되지 않을 시 입상자에서 제외됩니다.
본 대회는 딥러닝 방법론 (pytorch, tensorflow, keras)을 사용한 방법만 인정이 되며 머신러닝만 사용하였거나 딥러닝을 통해 결과를 도출하지 않은 방법은 정답으로 인정되지 않습니다.
마지막까지 참가자 분들의 건강한 대회를 응원합니다 !
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팀 병합은 대회 마감일인 3월 25일(월) 18:00 까지 가능합니다.
다만, 대회 종료 후 입상 대상자의 팀 병합 시기 및 소속을 확인할 것이며, 수상을 위한 부정 참가로 의심될 경우 추가적인 증빙 자료를 요청 드릴 수 있습니다. 부정 참가로 인정되는 경우 입상이 취소될 수 있습니다.
참가자 분들의 건강하고 공정한 대회를 응원합니다 !
데이터 및 인공지능을 활용하여 연구개발특구 기업의 비즈니스 문제해결 및 사회문제 해결을 지원하는
인공지능 경진대회로 SPARK는 "사회현안 및 스타트업(Social & Startup)의 문제(Problem)를
인공지능(AI) 기반으로 풀어내(Resolve) 해결책(Key)을 찾는다"는 뜻과 산학연 전문가들의 집단지성이 불꽃(SPARK)을 일으켜
새로운 혁신을 창출한다는 의미를 가지고 있습니다.
글로벌 산불 감지 챌린지🌋 : AI를 활용한 향상된 위성 이미지 분석
(Global Wildfire Detection Challenge: Leveraging AI for Enhanced Satellite Imagery Analysis)
제6회 연구개발특구 AI SPARK 챌린지는 글로벌 현안 해결형으로 위성 데이터를 활용한 실시간 산불 감시 및 조기 탐지를 통해 산불 재난을 모니터링하고 예측하는 솔루션을 개발하는 문제입니다. 본 대회는 공개된 활성산불 이미지 및 영상 데이터를 사용하여 인공지능 기반의 산불 재난 감시·탐지·예방·대응 솔루션을 개발하여 적용하는 데에 목적을 두고 있습니다.
■ 참가 대상 : 데이터 활용 및 인공지능을 통한 문제해결에 관심있는 누구나✨
팀 대표자는 상금 수령이 가능한 국내 계좌를 보유하고 있는 대한민국 국적자여야 합니다.
개인이 두 개 이상의 팀에 중복으로 참여 불가하며, 한 팀의 구성원은 4명까지로 제한하고 있습니다.
■ 이번 대회는 아래의 운영 방식으로 진행될 예정입니다(하기 일정은 변동될 수 있습니다).
1️⃣ 운영방식
대회가 시작되는 3월 8일(금), 오후 2시 본 개요 탭과 데이터 탭(아래 링크)을 통해 문제와 데이터 확인이 가능합니다. 심사기준에 대한 안내 또한 공개됩니다.
👉🏻 경진대회 데이터 탭 바로가기(대회 진행시 오픈)
대회 진행 중 결과 제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출해주시기 바랍니다.
팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금이 지급됩니다.
2️⃣ 참가접수 : 2월 28일(수) ~ 3월 25일(월), 18:00
참가자는 참가접수폼을 작성합니다.
3️⃣ 대회기간 : 3월 8일(금), 14:00 ~ 3월 25일(월), 18:00
참가자는 과제의 데이터를 활용해 과제 목표에 부합하는 인공지능 모델을 개발합니다.
대회 기간 중 모델을 개발하고 제공된 테스트셋에 대한 예측결과를 제출하여 리더보드에 스코어를 기록합니다.
평가방법 : (정량평가) 리더보드 score 기준으로 상위 3개팀을 선발합니다.
제출횟수 제한이 있으며(예: 1번/1시간) 문제 및 데이터 공개시 안내됩니다.
입상 대상자는 개발코드 및 개발 설명서 제출 마감일에 맞춰 모든 결과물을 cs@aifactory.page로 일괄 제출합니다.
4️⃣ 시상식 : 4월 중(예정)
본 대회 일정은 운영 사정에 따라 추후 변경될 수 있습니다.
■ 이번 대회의 일정을 다음과 같이 안내드립니다. (하기 일정은 변동될 수 있습니다).
대회 참가 신청 : 2월 28일(수) ~ 3월 25일(월), 18:00
온라인 사전 설명회 : 3월 7일(목), 17:00 🔗사전설명회 링크(https://youtube.com/live/dBk5znVXYZ4)
팀병합(빌딩) 오픈 : 2월 28일(수)
데이터 오픈 : 3월 8일(금), 14:00
대회기간 : 3월 8일(금), 14:00 ~ 3월 25일(월), 18:00
상위 입상예정자 코드 및 모델 제출 마감일 : 대회 종료 후 상위 입상예정자 개별 공지
평가 및 검증 : 대회 종료 후 ~ 4월 5일(금)
대회결과 발표 : 4월 5일(금) 18:00 이후
시상 : 4월 중 (별도안내)
※ 대회의 원활한 진행을 위하여 상세일정은 변경될 수 있음을 사전 안내드립니다.
❗️3월 7일(목), 17:00에 진행되는 온라인 사전 설명회에서는 대회의 상세한 진행 방법을 설명하고, 참가자 분들과의 Q&A를 진행합니다. 여러분의 많은 참석 부탁 드립니다.
■ 참가 신청을 희망하시는 개인/ 팀 은 아래 절차에 따라 참가 신청 부탁드립니다.
⚠️참가 접수기간 : 2월 28일(수) 부터 ~ 3월 25일(월) 까지
⚠️팀병합(빌딩) 오픈 : 2월 28일(수)부터 대회페이지에서 진행
대회 문제 및 활용 데이터는 대회 시작일인 2024.3.8.(금) 오후 2시에 공개됩니다.
인공지능팩토리 사이트에 회원가입 진행 ✏️
본 안내 페이지 오른쪽 상단의 ‘참여하기’ 버튼 클릭👆🏻
■ 참가 신청 시 유의사항은 다음과 같습니다.
반드시 참여하기 클릭 후 폼 작성 및 제출 완료하셔야만 정상적으로 접수가 완료됩니다. 참가 접수폼은 팀 대표 한분만 (팀 구성원 정보 포함하여) 작성
대회 진행 중의 안내 메일은 일관적인 소통을 위해 팀 대표에게만 발송됩니다. 팀 대표분은 안내메일을 확인하시어 팀원 분들과 공유하여 주시고 회신이 필요한 경우 팀 대표 메일로 작성하여 송부하여 주시기 바랍니다.
데이터는 대회 시작일에 공개되며 대회 시작일 이후에도 상시 참가 신청 가능합니다.
대회에 원활히 참가하실 수 있도록 운영진이 수시로 확인하지만 저녁 시간대 및 주말의 경우 확인이 늦어질 수 있는 점, 미리 양해의 말씀 구합니다. (Q&A ,메일 회신 등)
주최 : 과학기술정보통신부 / 연구개발특구진흥재단
주관/운영 : 따뜻한메이커연구소 / AIFrenz / AIFactory
■ 총 상금 1600만원 규모의 대회이며 최종 수상팀은 총 3개 팀입니다.
순 위 | 상 금 | 특 전 |
대상 | 1000만원 | 연구개발특구진흥재단 이사장상 |
최우수상 | 400만원 | |
우수상 | 200만원 |
사전 가중치는 사용 가능 여부를 확인해야 합니다.
Global한 coco dataset으로 사전학습된 가중치는 사용 가능, 산불 판단용으로 제작된 모델의 가중치 사용하는 것은 불가능합니다.
사전 가중치 사용 license사용 여부를 확인하시고 사용 가능일 경우만 사용이 허가됩니다.
데이터셋은 산불 감지를 위한 Semantic Segmentation Dataset 입니다.
본 대회는 딥러닝 방법론 (pytorch, tensorflow, keras)을 사용한 방법만 인정이 되며 머신러닝만 사용하였거나 딥러닝을 통해 결과를 도출하지 않은 방법은 정답으로 인정되지 않습니다.
재현성 검증에서 실제 점수가 재현되는지를 판단하기 때문에 Seed 고정 및 학습한 가중치를 관리해야 합니다.
제출 파일방식을 반드시 확인하시고 해당 방법으로 제출하셔야 합니다.
정답 제출 시 아래와 같이 dict 형태에 {이미지 이름 : 해당 이미지 예측 마스크 …} 형태의 dict로 제출해 주셔야 정상 채점이 가능합니다.
이때 반드시 마스크 내부의 숫자는 0 또는 1이며 astype을 np.uint8로 제출하셔야 오류가 없습니다.
제출 시에는 joblib를 사용한 pkl로 제출해 주셔야 합니다.
설명을 위한 코드는 베이스라인에도 포함되어 있습니다.
추론 시간 1시간 이내만 가능합니다.
제출 참고사항
mask 안에 값은 0 또는 1만 존재해야 합니다.
반드시 astype은 uint8로 변경해 주세요.
제출시 joblib를 사용한 .pkl 파일을 제출해 주세요.
아래는 이해를 돕기위한 제출 참고 코드입니다.
※ 아래 내용에 대해서 동의 후 대회 참가할 수 있으며, 아래 사항이 만족 되지 않을 경우 입상이 취소될 수 있음.
1. 데이터 관련
주어진 데이터셋 이외의 모든 외부 데이터 사용을 일체 금지합니다.
본 대회의 사용 데이터는 공개 데이터로 일정 수준 비식별화가 되어있으며 , 공정성을 위해 엄격하게 부정행위 방지 및 재현성 검증이 이루어집니다. 모델로부터 생성되지 않은 인위적 수정이 가해진 결과물과 주어진 데이터 외의 데이터를 사용하여 학습이 이루어진 결과물은 원칙적으로 무효처리됩니다.
제공되는 데이터셋을 이용하여 최초 학습단계에서부터 모델을 재학습하여 결과가 재현되는지 여부를 검증하므로 코드/가중치/하이퍼파라미터/seed 설정 등의 조건에 따른 버전 관리를 철저히 하여 검증 실패로 인한 불이익이 없도록 합니다.
2. 팀 참가 관련
한 팀의 인원 제한은 최대 4명
팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금 지급
3. 제출 관련
제출 주기 2시간 입니다. 결과물 용량이 크기 때문에 안정적인 제출을 위해 제출 주기를 설정하였으니 준수해 주시기 바랍니다.
제출은 팀 대표 1인의 아이디로 제출하셔야 합니다. 팀에서 중복 제출되는 경우 정상 채점이 이루어 지지 않으며 이에 따른 불이익이 발생할 수 있습니다.
4. 스코어 관련
Private Score와 Public Score로 나뉘어 score를 산정합니다.
5. 결과 검증 관련
아래 결과 검증 참조
입상 후보팀으로 선정되는 경우 아래 저작물을 제출해야 합니다.
작성 코드 : *.ipynb로 작성하고 필요한 내용에 대해 주석을 기입하여 1회 제출
- 반드시 리더보드상의 순위 기록에 해당되는 버전의 코드/모델 가중치를 제출해야 합니다.
- 학습용 소스와 추론용 소스를 별도의 파일로 분리 작성(ex: train.ipynb, predict.ipynb)
- 모델 및 소스코드에 대한 설명은 ipynb 안에 기재
- 아키텍처를 커스텀한 경우는 반드시 모델 구조에 대한 설명을 포함해야 합니다.
모델 weight 또는 저장된 모델 : 딥러닝 계열로 weight가 파일로 저장되는 경우 저장된 weight를, 그 밖의 경우는 pickle/joblib 등의 라이브러리를 이용해 dump한 모델이 필요합니다.
작성 코드와 weight는 cs@aifactory.page 로 일괄 접수하며, 입상자가 제출한 코드는 공지된 검증 기간 내 구동 및 성능에 대한 재현성 검증이 되어야 합니다. 별도 필요한 라이브러리가 있을 경우 소스코드 내에 설치하는 코드가 있어야 하며 원활한 코드 구동 및 성능 재현성 검증을 위해 필요한 최소한의 주석 혹은 가이드가 제공되어야 합니다.
모든 코드는 오류 없이 실행되어야 하고 소스코드 내의 모든 무작위성은 seed 설정을 통해 통제되어야 합니다.
🕵🏻재현성 검증은 다음 세 단계를 거쳐 이루어집니다.
1. 재추론 검증
- 제출된 모델에서 주어진 데이터를 이용하여 결과가 정상 생성되는지 여부를 확인할 수 있도록 재추론합니다.
- 원칙적으로 재추론을 통해 생성된 결과는 참가자가 실제 제출한 결과와 동일해야 합니다.
2. 재학습 검증
- 제출된 모델이 허가된 데이터만을 사용하여 학습되었는지, 학습된 모델은 제출된 결과를 재현할 수 있는지의 여부를 재학습을 통해 검증합니다.
3. 소스코드 분석
- 소스코드 표절, 미허가 데이터 사용, 모델 조건 불충족 여부 등을 소스코드 분석을 통해 검증합니다.
- 재현성 검증에 문제가 발생하거나 소스코드 표절을 비롯한 규정위반이 확인되는 경우 원칙적으로 해당 결과는 무효처리됩니다.
공모전에 제출된 응모작에 대한 권리는 응모자에게 있습니다.
단, 본 경진대회 입상자는 산출물에 대해 공공누리 제1유형으로 산출물을 공개하는 것에 동의해야 합니다. 이용자가 공공저작물을 이용할 경우, 다음 예시와 같이 출처 또는 저작권자를 표시해야 합니다.
(예시)“본 저작물은 '제6회 연구개발특구 AI SPARK 챌린지’에서 2024년 작성하여 공공누리 제 1유형으로 개방한 ‘저작물명(작성자: ᄋ ᄋᄋ)’을 이용하였으며, 해당 저작물은 ‘대덕연구개발특구 SPACE-S, SPACE-S.KR’에서 무료로 다운받으실 수 있습니다.”
e-mail : cs@aifactory.page
전화 : 010-7460-6451
❗️인공지능팩토리 사이트에 로그인 하시면 본 페이지 상단의 Q&A 탭에서도 질문을 남기실 수 있습니다. Q&A탭을 통해서 더 빠르고 자세한 답변을 받으실 수 있으니 많은 사용 부탁 드립니다.
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전화 : 042-865-8983
