Первый Кубок Нижегородской области по искусственному интеллекту и беспилотным технологиям. Задача 2. Обнаружение автомобильных номеров разного цвета
Финиш 14 ноября 23:59
Условие
На изображениях представлены номерные знаки автомобилей. На каждом изображении находится от 1 до 3 знаков. Знаки могут быть трёх цветов: белого, синего или красного.
Ваша задача — написать функцию, которая определяет цвета знаков на изображении и координаты их центров. Функция должна возвращать два списка: список цветов и список координат центров. Значения в обоих списках должны быть перечислены от самого верхнего знака к самому нижнему.
Выполнение
1. Скачайте материалы задания
2. Ознакомьтесь с материалами задания
Для Вас подготовлены несколько файлов “.py” и набор изображений и аннотациями к ним. Среди подготовленных файлов есть:
eval.py - файл с функцией detect_plates, именно её 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 предсказания вашего алгоритма с верными ответами.
annotations.csv - файл, устанавливающий соответствие между изображениями и верными ответами к ним. В каждой строке файла находится путь к исходному изображению и списки с цветами и координатами центров знаков.
3. Допишите в файле eval.py функцию detect_plates
Функция получает на вход изображение и возвращает два списка.
4. 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. Улучшайте алгоритм до тех пор, пока не получите желаемую точность.
5. 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. Внутри архива должны находиться непосредственно файлы, а не папка с тем же именем.
Дождитесь проверки решения, чтобы увидеть точность алгоритма. Набор данных для проверки на онлайн-платформе отличается от того, который был предоставлен вам.
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 в ходе проверки выдал сообщение об ошибке, 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 | Михаил Маресев | 14.11.2025 15:05 | 10 Школа | ||
| 1.0 | Иван Федечкин | 14.11.2025 12:43 | Школа №10 | ||
| 1.0 | Максим Тараканов | 11.11.2025 19:03 | Школа 10 | ||
| 1.0 | Артём Зеленский | 13.11.2025 07:13 | |||
| 1.0 | Кирилл Копкин | 13.11.2025 17:24 | |||
| 1.0 | Артём Шох | 04.11.2025 08:05 | Школа 10 | ||
| 1.0 | Никита Косырев | 04.11.2025 21:52 | |||
| 1.0 | Владислав Гладков | 14.11.2025 13:54 | |||
| 1.0 | Денис Мельцас | 01.11.2025 20:04 | who | ||
| 1.0 | Андрей Лашкин | 29.10.2025 21:34 | |||
| 1.0 | Платон Филимонов | 28.10.2025 18:44 | GoiDataSecurity | ||
| 1.0 | Колосветова Варвара | 12.11.2025 11:36 | |||
| 1.0 | Максим Макаров | 04.11.2025 08:21 | Школа 10 | ||
| 1.0 | Кирилл Карпушкин | 04.11.2025 08:23 | Школа 10 | ||
| 1.0 | Дмитрий Олесницкий | 13.11.2025 18:56 | |||
| 1.0 | Лев Сергеев | 09.11.2025 16:28 | GoiDataSecurity | ||
| 1.0 | Константин Казанцев | 08.11.2025 20:39 | |||
| 1.0 | Иван Габелев | 13.11.2025 16:53 | |||
| 1.0 | Дарья Тришина | 13.11.2025 21:00 | |||
| 1.0 | Михаил Киселев | 14.11.2025 13:07 | |||
| 1.0 | Дмитрий Жидков | 04.11.2025 08:16 | Школа 10 | ||
| 1.0 | Никита Антонов | 11.11.2025 14:52 | Школа 10 | ||
| 0.97 | Артём Моисеев | 10.11.2025 08:14 | |||
| 0.97 | Матвей Космачев | 10.11.2025 07:52 | |||
| 0.97 | Никита Китин | 10.11.2025 07:45 | |||
| 0.97 | Шилов Тимофей | 10.11.2025 07:58 | |||
| 0.97 | Александр Кобзарь | 10.11.2025 07:40 | |||
| 0.97 | Роман Тютяев | 12.11.2025 16:35 | |||
| 0.97 | Иван Круглов | 08.11.2025 19:21 | |||
| 0.97 | Виталий Лимарь | 12.11.2025 10:36 | |||
| 0.97 | Кирилл Шадрин | 14.11.2025 14:50 | Школа 10 | ||
| 0.97 | Вячеслав Вялых | 10.11.2025 19:45 | |||
| 0.97 | Макар Пухов | 01.11.2025 11:59 | |||
| 0.97 | Ян Чернявский | 31.10.2025 20:47 | |||
| 0.97 | Андрей Минеев | 27.10.2025 12:05 | |||
| 0.97 | Даниил Смирнов | 11.11.2025 14:33 | |||
| 0.97 | Кирилл Сазонов | 29.10.2025 12:18 | |||
| 0.93 | Никита Марунин | 29.10.2025 20:35 | |||
| 0.88 | Егор Лазуткин | 01.11.2025 07:20 | |||
| 0.85 | Матвей Семёнов | 30.10.2025 19:14 | |||
| 0.85 | Дима Байкин | 21.10.2025 16:27 | |||
| 0.7 | Тимур Велиев | 26.10.2025 18:26 | Gym | ||
| 0.7 | Marat Hower | 24.10.2025 15:38 | |||
| 0.62 | Дмитрий Алексеевич | 14.11.2025 15:04 | Gym | ||
| 0.6 | Toxan4ik | 29.10.2025 12:15 | |||
| 0.57 | Кирилл Самойлов | 13.11.2025 20:52 | Школа №16 | ||
| 0.57 | Никита Хазов | 13.11.2025 20:27 | Школа №16 | ||
| 0.5 | Алексей Кутузов | 14.11.2025 19:11 | |||
| 0.12 | ( ͡° ͜ʖ ͡°) | 05.11.2025 11:57 |