✅ 안내

[11/16] 연습용 리더보드 추가 오픈 안내

모델성능을 개선하고자 대회 이후에도 리더보드 제출을 희망하시는 참가자분들이 많아, 연습용 리더보드를 추가적으로 오픈하기로 하였습니다.
연습용 리더보드 오픈기간 : 11/14 11:40 ~ 11/30 17:00
해당 기간에 제출된 스코어 및 기록은 대회 결과에는 반영되지 않으니 참고 부탁드립니다.

[10/30] 채점 관련 오류 사항 발견 및 수정 조치

채점 관련 오류 사항을 발견하여 즉각 수정 조치 완료하였습니다.
public 계산오류만 있고 나머지 total은 정상적으로 기록되고 있었습니다.
10월 30일 오후 10시 14분 이전 제출하신 제출물을 다시 한 번 제출을 수행해 주시면 감사하겠습니다.
- 10월 30일 오후 10시 14분 이전 제출물은 순위에 반영되지 않으며, 혼선을 방지하기 위해 리더보드에서 삭제됩니다.

1. 대회주제

낙동강 하굿둑 물고기 영상에서 어종을 식별하고 분류하는 AI 모델 개발

[ 평가 지표 ]

본 대회의 평가에는 Macro F1 Score가 사용됩니다.
- mAP가 아니라 F1이므로 참가자분들은 불필요한 중복 예측이 없도록 Non-Max Suppression 혹은 그에 준하는 정리 과정을 적용한 결과물을 제출하셔야 합니다.

각 항목별 개념은 다음과 같습니다.

F1 Score 계산 방식
- 위치와 클래스가 정확히 맞으면 TP
- 둘 중 하나라도 틀리면 FP
- 예측이 만들어지지 않은 레이블은 FN
Score 산출 과정 설명
1. 먼저 한 이미지 내의 모든 정답과 모든 예측 사이에 IoU를 계산합니다.
2. 각 예측은 자신과 IoU가 0.1 이상인 정답 가운데 IoU가 가장 큰 정답에 사용합니다.
- 하나의 예측이 복수 정답에 할당될 수 없습니다.
3. 각 정답은 위 할당 조건을 통과한 하나, 여럿, 또는 0개의 예측이 사용합니다.
- 정답에 하나의 예측이 할당된 경우, 클래스도 맞으면 정답 클래스에 TP, 틀리면 FP로 간주합니다.
- 정답에 여러 예측이 할당될 경우 IoU가 가장 큰 예측 하나를 진짜로 간주, 클래스도 맞으면 정답 클래스에 TP, 틀리면 FP 로 간주합니다.
- 나머지 할당되었으나 IoU가 가장 크지 않은 예측들은 각각의 예측 클래스에 FP로 간주합니다.
- 정답이 있으나 아무 예측도 할당되지 않은 경우 해당 정답 클래스에 FN로 간주합니다.
- 아무 정답도 없는 구역에 생성된 예측은 해당 예측 클래스에 FP로 간주합니다.
4. 위 단계를 통해 최종적으로 Macro F1 score 점수를 계산합니다.

2. 주최 / 주관

주최 : 한국수자원공사(K-water)
주관 : 인공지능팩토리

3. 참가자격

인공지능을 통한 문제해결에 관심있는 14세 이상 개인 및 팀
팀 구성
- 팀 대표자는 상금 수령 가능한 국내 계좌를 보유하고 있어야 함
- 내∙외국인 모두 참여 가능
- 개인이 두 개 이상의 팀에 중복으로 참여 불가, 한 팀의 구성인원은 4명까지로 제한

4. 대회일정

진행내용	일정
참가접수 및 팀빌딩	10월 18일(수) ~ 11월 8일(수) 17:00
대회 기간	10월 30일(월) ~ 11월 13일(월) 17:00
검증 기간(입상후보자 대상)	11월 14일(화) ~ 11월 20일(월)
결과 발표	11월 20일(월) 15:00
시상식(오프라인)	11월 하순경 @대전

위 일정은 주최사 사정에 따라 일부 변동될 수 있으며, 변경 시 본 페이지를 통해 안내드립니다.
대회 관련 공지사항 및 안내는 참가신청하신 계정의 이메일(인공지능팩토리 아이디)으로 발송되오니, 상단 ‘내정보’에서 정확한 메일주소로 기재하셨는지 꼭 확인 부탁드립니다.

5. 대회 진행 과정

참가접수
- 상단 ‘참여하기’ 버튼을 눌러 입력항목 작성 완료 후 제출 버튼을 클릭하여 접수 진행합니다.
  - 접수 마감일시 : 11월 8일(수) 17:00
- 상단 ‘참여하기’ 버튼 을 눌러 입력폼만 작성하면 접수가 완료됩니다.
- 팀으로 참여할 경우, 모든 참가자가 참가신청 후, 상단의 [팀] 메뉴를 통해 접수마감일시까지 팀빌딩을 완료합니다. (1인팀인 경우 불필요)
대회
- 대회 시작일부터 데이터 확인 및 리더보드 제출이 가능합니다.
- 마감시간 이후로는 제출이 불가능하며 아래 ‘대회규칙’에서 제출 제한 등 관련 내용을 꼭 꼼꼼히 확인 하시기 바랍니다.
- 평가방법 : (정량평가) public:private =1:1 비율이며, 대회 종료 후 리더보드 상 total score가 노출됩니다. 해당 스코어를 기준으로 상위 3개팀을 선발하며, 해당 팀은 검증을 모두 통과해야만 입상자로 인정됩니다.
검증
- 리더보드 제출이 종료되면 입상후보팀의 ‘팀대표자 이메일’로 별도의 검증자료 요청메일이 발송됩니다.
- 요청드린 기한 내 꼭 검증자료를 보내주시기 바라며, 시드 고정 등 검증 관련 규칙사항도 꼼꼼히 확인 후 제출부탁드립니다.
결과발표
- ‘공지’ 탭을 통해 수상팀 명단을 발표합니다.
- 결과발표일시는 주최사 사정에 의해 일부 변동될 수 있습니다.
시상식
- 오프라인(@대전) 으로 시상식이 진행됩니다.
- 입상팀 중 최소 1명은 시상식에 필수적으로 참가하셔야 합니다.

6. 상금 및 특전

상금 총 1,000만원

구분	상금	팀 수
대상	500만원	1팀
최우수상	300만원	1팀
우수상	200만원	1팀

상금 수령 시 제세공과금 본인 부담

7. 저작물 소유권

공모전에 제출된 응모작에 대한 권리는 응모자에게 있으며, 입상작에 한해 저작물에 대한 이용권을 한국수자원공사가 가지게 됩니다.
한국수자원공사의 이용권에 동의하지 않을 시 수상에서 제외될 수 있으며, 이용권의 범위는 ‘비상업적 이용 가능’, ‘변형 등 2차적 저작물 작성 가능’ 등을 포함하고 있습니다.
본 경진대회의 주최자는 응모작들 중 입상하지 않은 응모작에 대해서는 어떠한 권리도 취득할 수 없습니다.
공모전 응모자는 응모작의 반환을 요구할 수 있으며, 이 때 주최 측은 작품 반환 후 응모작과 관련된 자료 일체를 즉시 폐기합니다. 반환과 관련한 추가 비용이 발생하는 경우 저작자가 부담한다.
공모전에 응모된 응모작과 관련하여 주최 측과 참가자 사이에 분쟁이 발생할 경우, 주최 측과 참가자는 우선적으로 대화와 협상을 통하여 분쟁을 해결하도록 최선을 다해야 합니다.
본 대회에서 제공되는 저작물은 주최사 및 주관사의 자산이며 해당 정보는 본 대회의 참가 목적으로만 사용해야 하고, 그 외 용도로 타인에게 양도 및 대여, 재배포, 2차적 저작 및 상업적 용도로 이용할 수 없습니다.
그밖의 산출물에 대한 권리 등 법적 권리에 관한 사항은 문체부 ‘창작물 공모전 가이드라인’을 준용합니다.
표절 및 저작권 관련한 부분은 관련 법규 및 규정을 준수합니다.

8. 대회규칙 및 검증 관련 안내

※ 아래 내용에 대해서 동의 후 대회 참가할 수 있으며, 아래 사항이 만족 되지 않을 경우 입상이 취소될 수 있음

1. 데이터 및 모델

외부데이터 사용 불가능
사전학습모델(pre-trained) 은 라이센스에 문제가 없다면 활용 가능
앙상블 가능
data augmentation 및 추가 라벨링 가능
Test셋은 학습에 활용 불가

2. 팀 참가

한 팀의 인원 제한은 최대 4명
팀이 수상하는 경우 팀 대표에게만 상금 지급
시상식에는 입상팀 중 최소 1명 필참

3. 제출

제출횟수 제한 : 팀당 1일 5회
추론 시간 제한 : 1시간 이내
재제출 시간 제한 : 1시간

4. 저작물 제출 및 검증

입상 후보팀으로 선정되는 경우 아래 3개 저작물을 cs@aifactory.page 로 일괄 제출
코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용
1. 작성 코드 : *.ipynb
  - 최종 1회 제출
  - 학습용 소스와 추론용 소스를 별도의 파일로 분리하는 것을 권장
  - 검증자료 제출 시 사용한 python 버전, OS버전 필수 기재 (권장 버전 : python 3.9)
  - 특히, 특수 패키지를 사용하는 경우 반드시 python 패키지 명시
  - 제출 시 랜덤 시드를 고정하지 않을 경우, 결과가 일괄적으로 산출되지 않을 수 있으므로 반드시 고정하여 제출 필수. (랜덤 시드 미고정시 입상대상에서 제외될 수 있음.)
2. 모델 가중치(weight) 파일 또는 저장된 모델 :
  - 딥러닝 계열로 weight가 파일로 저장되는 경우 저장된 weight
  - 그 밖의 경우는 pickle/ joblib 등의 라이브러리를 이용해 dump한 모델
3. 모델 설명서 : *.docx (양식 보기)
  - 최종 1회 제출
입상자가 제출한 코드는 공지된 검증 기간 내 구동 및 성능에 대한 재현성 검증이 되어야 합니다.
1. 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함.
2. 별도 필요한 라이브러리가 있을 경우 소스코드 내에 설치하는 코드가 있어야 함.
3. 원활한 코드 구동 및 성능 재현성 검증을 위해 필요한 최소한의 주석 혹은 가이드가 제공되어야 함.

⚠️ 입상후보자 검증 관련 안내

입상후보자 검증은 리더보드 상위권 분들에게 코드 및 설명자료를 제출받아 진행할 예정입니다.
이 과정에서 재현이 되지 않거나 규정을 어긴 사항(data leakage)이 발견된다면, 탈락으로 처리하고 차순위의 코드를 받아 공정성에 문제가 없도록 진행합니다.

📨 문의

한국수자원공사 K-water연구원 AI연구센터

메일 : kwjoo@kwater.or.kr

인공지능팩토리 운영사무국

메일 : cs@aifactory.page
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