Задача

Распознавание сигналов светофора

В этом задании вы сможете использовать свои знания по компьютерному зрению для создания классификатора изображений светофора! Вам будут даны изображения светофора, на каждом из которых горит только один из трех сигналов: красный, желтый или зеленый.

Система классификации

Мы подготовили для вас программу на языке Python, в которой вы будете предварительно обрабатывать изображения, выделять особенности, которые помогут находить отличия в видах изображения, использовать эти особенности, чтобы разделить изображения по трём категориям: светофор с красным, желтым или зелёным сигналом.

Этапы работы:

0.1 Посмотрите видео-курс

0.2. Скачайте программу>>

1. Загрузка и визуализация данных

В любой задаче по классификации сначала необходимо ознакомиться с данными: Вам нужно будет загрузить изображения сигналов светофоров и визуализировать их!

2. Предварительная обработка

Входные изображения и выходные метки (labels) должны быть стандартизированы:, все входные данные должны быть одного типа и одного размера, а выходные данные должны быть числовой меткой. Так вы сможете проанализировать все входные изображения одним и тем же способом и предугадать, чего следует ожидать для нового изображения.

3. Выделение особенностей

Теперь необходимо выделить особенности в каждом изображении и классифицировать их. Поле для творчества безгранично: объекты могут быть как одномерными массивами (векторами), так и отдельными значениями, которые дают некую информацию об изображении, чтобы помочь вам классифицировать его как красный, желтый или зеленый сигнал светофора.

4. Ошибки классификации и визуализации

Наконец, вы создали функцию, которая использует найденные вами особенности для классификации любого сигнала светофора. Задача функции будет заключаться в том, чтобы получать на вход изображение и выводить метку (вектор из 3 значений). Вы можете сравнить прогнозируемую метку с истинной меткой и определить точность классифицируемой вами модели.

5. Оцените свою модель

Чтобы ваша работа была засчитана, классификатор должен иметь точность >70%. Вероятнее всего, вам нужно будет повысить точность вашего классификатора путем изменения имеющихся особенностей изображения или добавления новых. Чем выше точность, тем больше баллов вы получаете за решение.

6. Отправьте файл eval.py с написанным Вами классификатором на проверку

Очки	Участник	Дата	Команда	Город	Учебное заведение
1.1	Максим Романовский	29.11.2020 11:57	F_T_L
1.0	Ivan Lypko	21.01.2019 06:59		Севастополь
1.0	Василий Юрьев	17.01.2019 14:42	L22_Autonet	Новосибирск
0.993	Outrun32	16.11.2021 16:39	CPC AutoNet
0.993	Гося	22.11.2020 21:09	ЧинЧанЧонЧи
0.993	Глеб Краснюк	23.05.2020 07:01	man team	Севастополь	ГБОУ ЦДО «Малая академия наук»
0.993	Егор Батаргин	28.11.2019 19:47	Транс МЕМ	Мурманск	МБОУ "Мурманский политехнический лицей"
0.993	Ваня Дернин	29.08.2019 17:05		Москва
0.993	Дарья Денисова	29.08.2019 02:56	Транс МЕМ	Москва	ГБОУ "Бауманская инженерная школа № 1580"
0.993	Кирилл Коршиков	19.08.2019 13:52		Краснодар
0.993	Виктор Астафьев	21.07.2020 13:41	Robodriver	Москва	Международная школа завтрашнего дня (IST)
0.993	Кирилл Пузановский	29.08.2019 10:01		Краснодар
0.993	Андрей Коршиков	22.08.2019 17:54		Краснодар
0.993	Андрей Перцев	22.01.2019 21:06		Санкт-Петербург
0.99	mrrm	25.11.2021 21:11
0.99	Алексей Воробьев	30.04.2020 17:00		Сочи
0.99	Artem Gordeev	23.01.2019 20:14		Санкт-Петербург
0.987	Макар Кряжев	29.08.2019 08:40		Нижний Новгород
0.987	Илья Водопьянов	28.08.2019 13:26		Ростов-на-Дону
0.987	Стукалов Артем	18.08.2019 20:40		Ханты-Мансийск	ЮФМЛ
0.987	Лёня Безвершенко	19.01.2019 19:45		Саратов
0.983	Валентин Стриженко	08.11.2019 05:56		Москва	Школа 354
0.983	Фёдор Борисов	30.08.2019 15:30		Москва
0.983	MLBall_3	28.08.2019 14:02	MLшарики	Владивосток
0.983	Евгений Четвертков	23.01.2019 16:10	Solaris	Москва
0.983	Антон Дубровин	23.01.2019 15:51		Самара
0.983	Данила Домбровский	24.01.2019 18:56		Самара
0.983	Игорь Горяинов	23.01.2019 19:41	Автоботы	Самара	Кванториум 63
0.98	LaRNaC398	09.07.2022 05:22
0.98	Адель Якупов	28.08.2019 15:15		Зеленодольск
0.98	Антон Фадеенков (от "Кванториум-63 регион")	24.08.2019 04:34		Тольятти
0.98	Тимофей Седов	19.08.2019 04:07		Ханты-Мансийск
0.98	Данил Третьяков (от "Кванториум-63 регион")	24.08.2019 06:54		Тольятти
0.98	Илья Зарубин (от "Кванториум-63 регион")	24.08.2019 19:28		Тольятти
0.976	FTL_ML	23.05.2020 10:20	FTL_ML
0.976	Федор Анисимов	29.08.2019 19:32		Липецк
0.976	Artem Kuteynikov	23.08.2019 09:02	Solaris	Moscow	ГБОУ Школа №2083
0.973	Артём Булгаков	29.11.2019 20:03		Волгодонск
0.97	Александр Мошков	25.08.2019 14:52
0.97	Данил Мошков	22.08.2019 12:46		Первоуральск
0.966	Николай Прохоров	24.01.2019 17:22		Калуга
0.966	Салим Байгильдин	21.01.2019 14:54
0.966	Артем Маканов	19.08.2019 06:56		Ekaterinburg
0.966	Дмитрий Сергеевич	24.01.2019 19:20
0.963	Катерина Куцырь	04.02.2020 11:25	ML_Star	Москва	ГАОУ ДПО ТемоЦентр
0.963	Тимофей Чихирин	29.08.2019 19:49		Зеленодольск
0.963	Ерлан Бериков	28.08.2019 20:44		Уральск
0.96	Дмитрий Оконешников	25.08.2019 08:59		Новосибирск	Лицей №22
0.949	Родион Анисимов	16.01.2019 21:40		Москва
0.943	Виктория Жумаева	19.08.2022 15:19
0.923	OLEG CHORAKAEV	09.12.2021 18:48
0.912	Дайнре Леочшигво	23.08.2019 15:57		Санкт-Петербург
0.889	Степан Фёдоров	29.08.2019 16:44		Кемерово
0.869	Михаил Фоменко	18.01.2019 13:36		Красноярск
0.859	Вадим Воловик	30.11.2021 18:32	def Win
0.744	Стас Кусков	15.01.2019 18:34		Москва
0.741	Артём Баталов	20.08.2019 10:48		Томск
0.609	Фёдор Бубен	23.08.2019 12:28		Москва

К соревнованиям