Открытый Чемпионат по компьютерному зрению и искусственному интеллекту Богородского городского округа Московской области. Задача 3. Распознавание дорожного знака по его форме.
Финиш 14 ноября 23:59
Условие
На изображениях представлены пять знаков дорожного движения.
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 название и форму знака 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 формой и названиями знаков на них. В каждой строке файла содержится путь изображению и верными ответами к нему.
3. Прочитайте файл eval.py
В файле содержится функция detection_sign_and_form. 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 | Илья Жирнов | 14.11.2025 12:09 | Заклинатели манипуляторов | ||
| 1.0 | Рада Трофимова | 01.11.2025 16:16 | |||
| 1.0 | Никита Варламов | 31.10.2025 14:17 | Pixel Hunters | ||
| 1.0 | Марина Гаврилова | 13.11.2025 14:16 | ГAI Юлий Цезарь | ||
| 1.0 | Маша Пигусова | 13.11.2025 19:33 | Заклинатели манипуляторов | ||
| 1.0 | Александр Кокорев | 14.11.2025 18:33 | |||
| 1.0 | Маша Пигусова | 10.11.2025 18:39 | |||
| 1.0 | Усмонов Абдурашид | 02.11.2025 16:03 | ГAI Юлий Цезарь | ||
| 1.0 | Максим Кравченко | 31.10.2025 17:04 | ГAI Юлий Цезарь | ||
| 1.0 | Виталий Мацай | 27.10.2025 10:45 | |||
| 1.0 | Максим Евтушенко | 13.11.2025 15:22 | |||
| 1.0 | Роман Адигамов | 12.11.2025 21:52 | |||
| 1.0 | Михаил Гарский | 31.10.2025 17:03 | ГAI Юлий Цезарь | ||
| 0.98 | Влад Ледовской | 27.10.2025 17:41 | |||
| 0.98 | Елена Ом | 31.10.2025 20:22 | |||
| 0.86 | Алексей Фрыгин | 14.11.2025 16:18 | Питонцы | ||
| 0.86 | Олег Десна | 14.11.2025 14:50 | Питонцы | ||
| 0.83 | Артём Ваганов | 14.11.2025 16:30 | V12 | ||
| 0.52 | Роман Степанов | 03.11.2025 16:47 | |||
| 0.5 | Артем Бузунов | 27.10.2025 11:10 | |||
| 0.49 | Алексей Феоктистов | 13.11.2025 19:09 | |||
| 0.49 | Виктор Соколов | 13.11.2025 15:39 | |||
| 0.49 | Черкасов Василий | 14.11.2025 18:59 | |||
| 0.44 | Олег Десна | 29.10.2025 18:36 | Питонцы | ||
| 0.2 | Илья Кочегаров | 14.11.2025 10:53 |