Дататон МТМ 2020. Задача №4. Распознавание дорожной разметки
Финиш 25.12.2020 в 23:59
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!
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 |