Принимая участие в соревновании, вы соглашаетесь с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/NTO_2024_2025/Rules_nto24-25-final.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">правилами проведения финала профиля ИИ НТО</a>

<h2>Описание задачи</h2>

Амурский тигр занесен в Красную книгу РФ. Мониторинг популяции помогает собрать данные о численности тигров, их распределении и состоянии среды обитания. Это является основой для разработки эффективных мер по защите и восстановлению популяции.

Фотоловушки предоставляют возможность отслеживать поведение тигров, их миграционные маршруты, предпочтения в выборе места обитания и взаимодействие с другими видами. Эти данные помогают исследовать экосистемные связи и влиять на сохранение всего вида на более широком уровне.

Ученые зоологи определяют особей тигра по индивидуальному узору на шкуре животного на фото, при этом узор с каждой стороны различен. Это ресурсозатратная и требующая экспертных знаний и знаний каталога особей конкретного вида животных на заповедной территории задача, которая каждый год стоит перед учеными зоологами.

Реидентификация и мониторинг каждой отдельной особи позволяет более эффективно отслеживать популяцию тигров.

Качество снимков с фотоловушек значительно отличается от профессиональных фото. Исследователям необходимо обрабатывать фото, полученные в разное время суток и время года, содержащие часть животного или группу животных, перекрывающих друг друга.

Задача финала посвящена реидентификации диких животных (определение конкретных особей) по фото с фотоловушек.&nbsp;

Технологии искусственного интеллекта помогают быстрее и проще обрабатывать данные для реидентификации животных. Это сэкономит время зоологов, позволяя им больше сосредоточиться на спасении животных и научных исследованиях.

Финалистам необходимо решить задачу реидентификации амурских тигров по фото с фотоловушек с помощью технологии компьютерного зрения.&nbsp;

<h2>Метрика</h2>

Для оценки качества работы модели реидентификации используется метрика взвешенная CMC по особям, с учтем, что пропускаются фотографий содержащие тигра из той же серии.

1 - на 1-ом месте находится правильная особь,

0.9 - на 2-ом месте находится правильная особь,

0.8 - на 3-ом месте находится правильная особь,

0.7 - на 4-ом месте находится правильная особь,

0.6 - на 5-ом месте находится правильная особь,

0 - на 6-ом месте и дальше находится правильная особь.

$$ cmc_{w} = &nbsp;\frac{1}{N}\sum_{j=1}^N \sum_{i=0}^4 w[i] * sign(find(j) == i), $$

где w=[1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6],

sign(*) - индикаторная функция (1, если истина, иначе 0).

find(j) - номер первого вхождение особи j, исключая эту же особь из той же серии, что и фотография запроса j. &nbsp;

Значение метрики варьируется от 0 (в худшем случае) до 1, если в списке предсказанных особей первая верно предсказанная особь, пропуская фотографии с той же особью и из той же серии.

Под серией понимается совокупность фото, сделанных в один промежуток времени с одинаковыми условиями сьемки.

Подсчет метрики производится автоматически на платформе при отправке решения.

<h2>Данные</h2>

Датасет представляет собой набор изображений в виде архива изображений (train, test) и файл train.csv.&nbsp;

Обратите внимание, что в датасете присутствуют сложные примеры: фото, когда в кадр попала часть животного, тело животного разделено препятствием, а также ночные и смазанные снимки. Данные были размечены специалистами по разметке данных совместно с учеными зоологами. 
Данные разделены на тренировочную и тестовую выборки в соотношении примерно 70% и 30% по особям.

Файл train.csv содержит следующие колонки:

<ul>
	<li>file_name - имя файла</li>
	<li>label - название особи</li>
	<li>sequence - номеру серии фотографий, к которой относится данное фото</li>
	<li>side - сторона особи на фото (left/right) 
	&nbsp;</li>
</ul>

<h2>Baseline (базовое решение)</h2>

Приведенный пример решения задачи реидентификации животных на изображении основан на библиотеке open metric learning(архитектура resnet50).

Бейзлайн позволяет пройти путь от установки библиотек и обучения модели до получения файла с предсказаниями и логов обучения.

<h2>Формат решения</h2>

Соревнование подразумевает отправку файла с предсказаниями модели на платформу для расчета метрики.

Сам файл представляет собой csv документ с двумя колонками **image_name** и &nbsp;**recommendation**. &nbsp;Строки - это пары с названием файла изображения и соответствующего отсортированному списку всех фото из тестовой выборки(начиная от самого похожего изображения до менее похожего).

Пример формирования корректного файла с предсказаниями.

Использование сторонних датасетов

Допускается использование открытых (доступных в сети) датасетов с лицензиями MIT, Apache 2.0, позволяющей свободное некоммерческое использование, в случае возникновения вопросов возможности использования пишите, спрашивайте.

Организаторы не несут ответственность за содержание работ участников олимпиады в части возможного нарушениями ими авторских (смежных) прав. Претензии, связанные с такими нарушениями авторских (смежных) прав, направляются непосредственно лицам, представившим такие работы.

Для того чтобы мы могли воспроизвести ваше решение, необходимо предоставить все использованные открытые датасеты в том формате, в котором они были применены для обучения.

Внимание.&nbsp;

Приватный обмен идеями (private sharing), решениями и кодом между участниками &mdash; запрещен. В случае обнаружения этого факта, все причастные решения аннулируются.

Ручная разметка данных запрещена.

Все участники, занявшие призовые места должны прислать воспроизводимые решения.

Реши задачу реидентификации амурских тигров по фото с фотоловушек с помощью компьютерного зрения.

Public

Private

Данные

Agreement

Я согласен(-на) с<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/odsaifooter/20250312_Service_agreement_ODSai.pdf"> Соглашением об услугах&nbsp;</a>и даю разрешение на обработку моих персональных данных. Обработка персональных данных Участников Активностей производится на основании Соглашения об услугах.

Rules

Нажимая &quot;Отправить&quot; я соглашаюсь с условиями <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/NTO_2024_2025/Rules_nto24-25-final.pdf">Правил соревнования</a>

You have reached the registration page for the Final Artificial Intelligence profile of the National Technology Olympiad 2024/25. When registering, please give your Talent-ID, the same email and the correct name you gave when you registered for the NTO.

email

Email

talentid

#	Teams (45)	weighted CMC	Last	Entries
1	feel the asi	0.9682310469	17m	11
2	HSEBYRI	0.9630415162	17m	12
3	DataBarrels	0.9555505415	17m	11
4	Deep Dream	0.9534747292	17m	9
5	Clio	0.9533393502	17m	15
6	Работники завода Красный	0.9477888087	17m	10
7	YALTAv10	0.9425090253	17m	6
8	КОМАНДА	0.9399368231	17m	8
9	Круглый тензор	0.9391696751	17m	11
10	pytorch	0.9325361011	17m	10
11	ZeroShaking	0.9284747292	17m	7
12	RASCAR feel the agi	0.9276173285	17m	14
13	trulimero trulicina	0.9259476534	17m	3
14	based	0.9138537906	17m	8
15	богDANOвцы	0.9107851986	17m	10
16	reDK	0.9084386282	17m	8
17	CatBoosters	0.908032491	17m	10
18	Кернел	0.8902075812	17m	12
19	L22_Solo	0.8644855596	17m	11
20	HSEBYRI are innocent	0.8577166065	17m	9
21	Гориллы	0.855234657	17m	2
22	Divine Intellect	0.8411101083	17m	4
23	The Restarters	0.8362364621	17m	4
24	InternetHeroes	0.8360108303	17m	9
25	Xi-Team	0.8250451264	17m	7
26	Пупсики	0.8133574007	17m	10
27	водный баллон	0.8108303249	17m	11
28	HSEBYRI	0.8055054152	17m	5
29	Чиловый парень	0.7860108303	17m	3
30	AI	0.7840252708	17m	6
31	220Distributions Of Linux	0.7707581227	17m	3
32	ЖУЛДЫСТАР models	0.7567689531	17m	7
33	мега команда	0.7289259928	17m	4
34	Последователи Нейро-Самы	0.7113267148	17m	3
35	Timurchik288	0.6499097473	17m	7
36	data_team	0.6398465704	17m	9
37	Сквозняк	0.5991425993	17m	6
38	Свага оффлайн	0.5875451264	17m	7
39	Предпоследняя надежда Сиб	0.5867779783	17m	3
40	П3хИ	0.5518501805	17m	6
41	БлумиБлум	0.5227436823	17m	2
42	FanTom	0.450631769	17m	2
43	ИИ - идеи и инновации	0.4207581227	17m	3
44	Народные инноваторы РФ	0.3889891697	17m	4
45	Coalиция	0.3740072202	17m	6