Дататон МТМ 2020. Задача №4. Распознавание дорожной разметки

Финиш 25.12.2020 в 23:59

Участвовать

Задача

Распознавание дорожной разметки

Дано

Набор изображений, на которых изображена дорога с нанесенной разметкой

Задание

Обработать изображения, извлечь параметры, которые помогут выделить разметку и использовать эти признаки для получения траектории движения в виде точек центра дороги.

Выполнение

В папке с заданием находятся вспомогательные файлы и инструкции. Для каждой функции даны комментарии, которые описывают её назначение, входные параметры и формат выходных данных. Внимательно ознакомьтесь с ними!

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 соответственно 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 совпадение координат детектируемых точек с координатами реальных точек. Сравнение расположения точек для каждого изображения производится по формуле: (Σ(|x_real - x_predicted|)/(x_max/2))/y_count, где: x_real - реальное значение координаты хб x_predicted - предсказанное (полученное вашим детектором) значение координаты х x_max - максимальное значение х (ширина изображения, 360 для изображений выборки) y_count - количество точек по оси y (зависит от ширины изображения, 200 для изображений выборки) Для оценки точности на всех изображениях сумма всех результатов делится на количество изображений. 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
1.0 Андрей Нечесов 25.12.2020 17:53 Радиус-вектор Москва ГБОУ Школа №491 "Марьино"
1.0 werserk 24.12.2020 18:24 Дюдюка Барбидокская
0.999 Alexander Veldyaykin 19.12.2020 14:44 RoboGods
0.997 Artem Buev 24.12.2020 18:44 Дюдюка Барбидокская
0.488 Гюзель Гаджигарибова 20.12.2020 12:14
0.487 Александр Надымов 20.12.2020 09:59
0.099 Alex Romantsov 18.12.2020 15:47
0.098 Виктор Астафьев (vik_28) 04.12.2020 11:11 Robodriver
0.098 Алексей Чертков 03.11.2020 14:02 ЗЛые лоси Москва МГУ