Задача

Детектирование дорожной разметки

Дано

Набор изображений, на которых изображена дорога с нанесенной разметкой

Задание

Обработать изображения, извлечь параметры, которые помогут выделить разметку и использовать эти признаки для получения траектории движения в виде точек центра дороги.

Выполнение

В папке с заданием находятся вспомогательные файлы и инструкции. Для каждой функции даны комментарии, которые описывают её назначение, входные параметры и формат выходных данных. Внимательно ознакомьтесь с ними!

Скачать папку с заданием >>

Для работы с проектом необходимо установить python 3 версии, opencv 3 версии, а также библиотеку numpy. Все функции для распознавания представлены в файле eval.py . Их можно изменять. Названия функций и самого файла при этом должны оставаться неизменными. Если вы используете нейросетевые или другие модели, загрузите их в файле eval.py в специально обозначенном месте. Выборка, с которой работает алгоритм, изменяется в файле main.py: функция load_data и соответственно массивы данных, возвращаемые из этой функции. Файл helpers.py изменению не подлежит!

Обучающий видео-курс >>

Проверка кода осуществляется на тестовых данных: изображениях, не включенных в тренировочную и валидационную выборки. Основной метрикой оценки является совпадение координат детектируемых точек с координатами реальных точек. Сравнение расположения точек для каждого изображения производится по формуле: (Σ(|x_real - x_predicted|)/(x_max/2))/y_count, где: x_real - реальное значение координаты хб x_predicted - предсказанное (полученное вашим детектором) значение координаты х x_max - максимальное значение х (ширина изображения, 360 для изображений выборки) y_count - количество точек по оси y (зависит от ширины изображения, 200 для изображений выборки) Для оценки точности на всех изображениях сумма всех результатов делится на количество изображений. При одинаковой точности оценивается также скорость работы классификатора.

Решением является только файл eval.py. Загружать необходимо только его и модели, используемые для детектирования.

Очки	Участник	Дата	Команда	Город	Учебное заведение
0.999	Андрей Нечесов	23.03.2020 19:54	Радиус-вектор	Москва	ГБОУ Школа №491 "Марьино"
0.999	Валентин Стриженко	25.03.2020 15:55		Москва	Школа 354
0.999	Никита Шалов	25.03.2020 17:26	Запуск Windows	Moscow	Школа №354 им. Д.М. Карбышева
0.999	Никита Коршунов	25.03.2020 17:55	Sirius	Москва	Школа №1547
0.999	Егор Свирин	23.03.2020 12:39	Радиус-вектор	Москва	ГБОУ Школа №491 "Марьино"
0.993	Гриша Селезнев	25.03.2020 17:13	Sirius	Москва	Школа №1547
0.993	Денис Молотков	25.03.2020 16:39	Sirius	Москва	Школа №1547
0.098	Амир Давлетшин	24.03.2020 13:02	Разверт	Уфа	школа №35
0.097	Василий Белкин	25.02.2020 11:03		Москва

К соревнованиям