Задача

Создание детектора пешеходов на изображении

Дано

Набор изображений, на которых присутствуют пешеходы

Задание

Обработать изображения, извлечь параметры, которые помогут выделить общие признаки пешеходов и использовать эти признаки для детектирования пешеходов на изображениях.

Выполнение

В папке с заданием находятся вспомогательные файлы и инструкции. Для каждой функции написаны комментарии, позволяющие определить её назначение, входные параметры и форматы выходных данных, являющиеся результатом работы функции. Внимательно ознакомьтесь с комментариями к функциям!

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 точность работы классификатора и ложные срабатывания. Оценка корректного детектирования производится методом Intersection over Union (IoU). Финальная точность вычисляется по формуле (Tp/n - Fp/n), где: Tp - количество правильных решений детектора (Accuracy), Fn - количество ложных срабатываний, n - общее количество объектов 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
0.947	Максим Романовский	26.05.2020 07:00	F_T_L
0.931	Андрей Нечесов	07.05.2020 12:29	Радиус-вектор	Москва	ГБОУ Школа №491 "Марьино"
0.89	FTL_ML	27.05.2020 18:25	FTL_ML
0.89	Иван Полянин	27.05.2020 18:31	F_T_L	Минск	Гимназия №1
0.618	Никита Гордейчук	21.05.2020 14:00	SOZIDATORS	Дмитров	МОУ "Дмитровская гимназия "Логос"
0.541	Алексей Корнелюк	15.05.2020 08:56	SOZIDATORS	Клинцы	Школа №9
0.524	Виктор Астафьев	29.05.2020 07:43	Robodriver	Москва	Международная школа завтрашнего дня (IST)

К соревнованиям