Задача 
В задаче Video Captioning (создание текстового описания к видео) модели необходимо проанализировать короткий видеофрагмент и сгенерировать наиболее подходящее текстовое описание на английском языке, которое характеризует события и/или действия, происходящие на видео.

Формат решений 
Решения запускаются в изолированном окружении при помощи Docker. Время и ресурсы во время тестирования ограничены. Ответы, полученные моделью Участника, должны быть сохранены в файл answer.csv, где в колонке &lsquo;captions&rsquo; записано описание для каждого видео в порядке их записи в файле input_test.csv

В течение одних суток Участник или Команда Участников может загрузить для оценки не более 5 решений.&nbsp;

Так как решение не имеет доступ к Интернету, все дополнительные данные, например, веса обученной модели, должны быть загружены в контейнер. В качестве примера организаторы предоставляют контейнер для запуска бейзлайн-решения. 
Контейнер с решением запускается в следующих условиях:

<ul>
<li>Доступ к 1 GPU</li>
<li>40 минут</li>
<li>решение не имеет доступа к ресурсам интернета</li>
<li>максимальный размер упакованного и распакованного архива с решением: 15гб</li>
<li>максимальный размер используемого Docker-образа: 10гб</li>
</ul>

 
Метрика 
Для оценки решений участников будет использована метрика BLEU, которая позволяет сравнить эталонный и предсказанный текст. При этом BLEU оценивает не только соответствие отдельных слов, но и n-грамм, содержащихся в тексте. 
Метрика BLEU была изначально предложена для оценки качества машинного перевода, однако она может применяться в любых задачах, в которых необходимо оценить близость двух текстов (при этом, допуская вариативность текстов-кандидатов, что важно в задаче описания видео).

Baseline 
Вам доступно базовое решение от разработчиков задачи с использованием фреймворка PyTorch.&nbsp; 
Пример скрипта для обучения модели приведен по <a href="https://drive.google.com/file/d/1LLhaA74JtNZB7ki-FwyAlp7uFwAGGA6U/view?usp=share_link" target="_blank">ссылке</a>.

Предполагаемый пайплайн работы модели включает в себя следующие этапы: вычисление для входного видео эмбеддингов, которые далее пропускаются через MLP адаптер для GPT декодера и декодер предсказывает ответ.

Сгенерируйте описание видео

Public

Private

User agreement_en

I have read and agree to the <a href="http://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf">User Agreement and Privacy Policy</a>

Personal data_en

I give <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf">my consent</a> to &ldquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&rdquo; LLC to process and share my personal data with event partners for communication purposes

Consent_en

<a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf">I agree</a> to receive newsletters from Data Analytics Competitions Ltd.

Contest Rules_en

I agree with the <a href="https://drive.google.com/file/d/1vNyrF03AtYb7pczr4YRR9yY5PhWlvnDq/view?usp=share_link">rules of the competition</a>

Consent_school

Регистрируясь, вы подтверждаете, что являетесть школьником

You have reached the registration page of the Hackathon AI Academy 2022.

email

Email

first_name

First name

last_name

Last name

middle_name

Middle name

is_underage

Underage

legal_representative_first_name

Legal representative First name

legal_representative_last_name

Legal representative Last name

legal_representative_middle_name

Legal representative Middle name

legal_representative_email

Legal representative Email

Registration application for the Hackathon AI Academy 2022

Хакатон AI Academy 2022

Container

DEPO Team

работяги а не гении

яйца

Машина прогресса

Градиентное Погружение

остался без гаража

offconcern

Brainacs

Mazy

нет времени объяснять

Ivan Mironov

Аня

Lexi

CUDA out of memory moment

Egor Starygin

потерялись отсюда валенки

Sasha Ilin

Alex Ander

LuckNet

Just overfitting

Maksim Kondrashin

Wanderers

ИИ Man Эвоплоцефал

Wanderer

дединсайдовски пон

Valery Tamrazov

Stepan Zhdanov

Egor Yakovlev

nikita lvyonok

Nikita Romanov

David Romanov

Кристофари

Mark Smirnov

Maksim Aleksandrov

Stepan Andreichev

Поршни

Сомнительный процент

Ivan Zhovtyi

я в регионе

bleu scored

бобры

Maxim Taranenko

kvis

подарю гараж

Liza blu

Shaleen Bhartiya

Vadim Pismennyy

Vitalik Simonov

Danil Zolotarev

Ivan Samorodskiy

BLEU Score


1	DEPO Team	94.38006	22m	59
2	работяги а не гении	91.07412	22m	76
3	яйца	82.08057	22m	17
4	Машина прогресса	73.21464	22m	19
5	Градиентное Погружение	63.06575	22m	64
6	остался без гаража	28.90737	22m	36
7	offconcern	28.44164	22m	4
8	Brainacs	27.69779	22m	42
9	Mazy	26.11786	22m	7
10	нет времени объяснять	24.32825	22m	7
11	Ivan Mironov	23.04711	22m	12
12	Аня	21.99319	22m	32
13	Lexi	19.88161	22m	3
14	CUDA out of memory moment	19.30096	22m	19
15	Egor Starygin	19.1329	22m	13
16	потерялись отсюда валенки	18.74965	22m	2
17	Sasha Ilin	17.93244	22m	14
18	Alex Ander	17.54718	22m	1
19	LuckNet	16.44201	22m	6
20	Just overfitting	16.31618	22m	26
21	Maksim Kondrashin	15.19531	22m	1
22	Wanderers	14.88527	22m	4
23	ИИ Man Эвоплоцефал	14.52669	22m	18
24	Wanderer	14.17077	22m	3
25	дединсайдовски пон	14.0607	22m	12
26	Valery Tamrazov	13.71644	22m	1
27	Stepan Zhdanov	12.36142	22m	7
28	Egor Yakovlev	12.31117	22m	5
29	nikita lvyonok	12.15797	22m	2
30	Nikita Romanov	11.79758	23m	5
31	David Romanov	11.58056	23m	1
32	Кристофари	11.58056	23m	5
33	Mark Smirnov	11.58056	23m	2
34	Maksim Aleksandrov	11.58056	23m	3
35	Stepan Andreichev	11.58056	23m	2
36	Поршни	11.58056	23m	1
37	Сомнительный процент	11.58056	23m	1
38	Ivan Zhovtyi	11.58056	23m	1
39	я в регионе	11.58056	23m	4
40	bleu scored	11.58056	22m	2
41	бобры	11.58056	23m	3
42	Maxim Taranenko	11.58056	23m	1
43	kvis	11.58056	22m	3
44	подарю гараж	11.58056	22m	2
45	Liza blu	11.58056	22m	2
46	Shaleen Bhartiya	11.58056	22m	1
47	Vadim Pismennyy	11.58056	22m	1
48	Vitalik Simonov	11.58056	22m	5
49	Danil Zolotarev	11.58056	22m	1
50	Ivan Samorodskiy	11.58056	22m	1