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 версии 3+, OpenCV версии 3+, 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 массивы данных, возвращаемые из этой функции. Файл helpers.py изменению не подлежит!

Обучающее видео >>

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
0.923	Андрей Нечесов	25.12.2020 17:52	Радиус-вектор	Москва	ГБОУ Школа №491 "Марьино"
0.683	Artem Buev	24.12.2020 13:05	Дюдюка Барбидокская
0.683	werserk	24.12.2020 14:46	Дюдюка Барбидокская
0.557	Alexander Veldyaykin	19.12.2020 14:42	RoboGods
0.524	Виктор Астафьев (vik_28)	04.12.2020 11:06	Robodriver
0.492	Alex Romantsov	18.12.2020 13:27

К соревнованиям