Условие

На изображениях с камеры беспилотного автомобиля представлены участки проезжей части с дорожными конусами. На каждом изображении от 1 до 10 конусов. Конусы расположены так, что они не перекрывают друг друга.

Ваша задача написать функцию, которая определяет число конусов на изображении.

Выполнение

1. Скачайте материалы задания

2. Ознакомьтесь с материалами задания

Для Вас подготовлены несколько файлов “.py”, набор изображений и аннотаций к ним. Среди подготовленных файлов есть:

• eval.py — файл с функцией, определяющей число конусов на изображении. Именно эту функцию вам необходимо дописать!
• main.py — файл, проверяющий точность работы вашего алгоритма. Не редактируйте его. main.py использует написанные вами функции из eval.py и сверяет правильные ответы с предсказанием вашего алгоритма.
• annotations.csv — файл, устанавливающий соответствие между изображениями и числом конусов на них. В каждой строке файла содержится путь изображению и числу типа int.

3. Прочитайте файл eval.py

В файле содержится функция сount_cones. Даны формат входных и выходных данных.

4. Допишите функцию в файле eval.py

5. Запустите файл main.py и проверьте свой алгоритм

Если программа выдала ошибку, то найдите и исправьте её в файле eval, вновь запустите файл main.py.

6. Пришлите решение на онлайн платформу для проверки

В качестве решения, необходимо сдать отредактированный файл eval.py. Либо архив “*.zip” с файлом eval.py и остальными файлами, требующимися для его работы. В архиве должны находиться файлы, а не одноимённая архиву папка.

Технические ограничения

• Размер решения ограничен: не более 1 МБ.
• Если ваш алгоритм успешно проверен платформой, то следующее решение можно прислать только через 10 минут.
• Если ваш алгоритм или проверяющий скрипт завершился с ошибкой, то следующее решение можно прислать сразу.

Пакеты, ориентированные на работу с изображениями и данными, использующиеся на платформе проверки: Python 3.8.10; catboost 1.1.1; dlib 19.24.0; gast 0.4.0; h5py 3.7.0; imutils 0.5.4; keras 2.9.0; Keras-Preprocessing 1.1.2; matplotlib 3.6.2; numpy 1.23.2; opencv-python 4.6.0.66; pandas 1.5.1; scikit-image 0.19.3; scikit-learn 1.1.3; scipy 1.9.3; tensorflow-cpu 2.9.2; torch 1.13.0; torchaudio 0.13.0; torchvision 0.14.0.

Используйте совместимые пакеты.

---

Очки	Участник	Дата	Команда	Город	Учебное заведение
1.0	Мане Меграбян	14.11.2025 20:34
1.0	Илья Жирнов	14.11.2025 10:32	Заклинатели манипуляторов
1.0	Алексей Фрыгин	09.11.2025 17:44	Питонцы
1.0	( ͡° ͜ʖ ͡°)	14.11.2025 10:09
1.0	Рада Трофимова	01.11.2025 13:30
1.0	Никита Варламов	29.10.2025 16:52	Pixel Hunters
1.0	Руслан Люсин	24.10.2025 17:33	Pixel Hunters
1.0	Марина Гаврилова	17.10.2025 14:22	ГAI Юлий Цезарь
1.0	Дарья Сероугольникова	14.11.2025 20:00
1.0	Александра Евсеева	14.11.2025 20:05
1.0	Роман Степанов	23.10.2025 16:33
1.0	Илья Кочегаров	25.10.2025 16:52
1.0	Влад Ледовской	19.10.2025 18:34
1.0	Руслан Шумкин	14.11.2025 19:25
1.0	Олег Десна	17.10.2025 12:58	Питонцы
1.0	Маша Пигусова	13.11.2025 19:29	Заклинатели манипуляторов
1.0	Олег Десна	09.11.2025 18:32	Питонцы
1.0	Сергей Мадан	15.10.2025 13:12	Питонцы
1.0	Фрыгин Алексей	15.10.2025 09:58	Питонцы
1.0	Александр Кокорев	14.11.2025 18:18
1.0	Маша Пигусова	08.11.2025 22:31
1.0	Усмонов Абдурашид	17.10.2025 13:32	ГAI Юлий Цезарь
1.0	Максим Кравченко	17.10.2025 06:31	ГAI Юлий Цезарь
1.0	Виталий Мацай	23.10.2025 20:54
1.0	Максим Евтушенко	13.11.2025 14:18
1.0	Роман Адигамов	16.10.2025 18:42
1.0	Артём Ваганов	14.11.2025 14:31	V12
1.0	Михаил Гарский	17.10.2025 13:32	ГAI Юлий Цезарь
1.0	Елена Ом	31.10.2025 07:33
0.95	Артем Бузунов	24.10.2025 17:30
0.89	Черкасов Василий	14.11.2025 15:29
0.84	Алексей Феоктистов	13.11.2025 19:06
0.84	Виктор Соколов	13.11.2025 15:01
0.53	Ксения Опилат	10.11.2025 15:22	:)

К соревнованиям