FeaturedBanner-e92cfdb6

Телеграм-канал хакатона и марафона

FeaturedBanner-007e076c

Чат соревнования

<h3>Правила участия</h3>

Нажимая кнопку &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь с&nbsp;<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/NTO_2024_2025/nto24-25-hack-rules.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Правилами участия в соревновании</a>.

<h3>Марафон подготовки&nbsp;</h3>

Вместе с хакатоном стартует образовательный марафон, который поможет подготовиться к хакатону и увеличит шансы на победу. Переходи <a href="https://t.me/+iYVRq65Idx9kZjky" rel="noopener noreferrer" target="_blank">по ссылке</a> на канал! 
&nbsp;

<ul>
	<li>Вы узнаете, как работать с переменными, функциями, циклами, списками и словарями, чтобы уверенно писать код.</li>
	<li>Поймете базовые математические принципы работы нейронок и научитесь использовать искусственный интеллект для&nbsp;написания кода.</li>
	<li>Познакомитесь с задачей, проанализируете базовое решение и запустите его, чтобы понять, как оно работает!</li>
</ul>

Образовательный марафон подойдет даже новичкам и поможет лучше подготовиться к хакатону.

<h3>Описание задачи</h3>

Мониторинг популяции диких животных &mdash; важная задача для мирового сообщества исследователей дикой природы. Её решение помогает узнать, какие виды животных находятся под угрозой исчезновения, как они себя ведут в разные периоды жизни, где обитают и многое другое.

Для мониторинга животных используют различные инструменты, в том числе и фотоловушки &mdash; специальные камеры, устанавливаемые в лесу и реагирующие на движение в кадре.&nbsp;

Каждый год с этих камер приходят сотни тысяч фотографий, на которых нужно найти и классифицировать животных. Это сложная и кропотливая работа, так как число видов может достигать нескольких сотен, включая сложно различимые виды.&nbsp;

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.&nbsp;

В рамках <a href="https://t.me/+iYVRq65Idx9kZjky" rel="noopener noreferrer" target="_blank">хакатона</a> мы предлагаем вам помочь учёным автоматизировать рутинную работу по обработке данных с фотоловушек, обучив для этого модели машинного обучения.

Для первичной фильтрации сырых данных и дальнейшей обработки (аналитики и изучения каждой отдельной особи) вам потребуется разработать модель которая позволит сегментировать каждую отдельную особь класса &ldquo;animal&quot; на фотографиях.&nbsp;

Использование сегментации в процессе обработки фотографий с фотоловушек помогает:

<ul>
	<li>Точнее определять контуры животных, что позволяет избежать ошибок при подсчете из-за наложения объектов.&nbsp;</li>
	<li>Уменьшить влияние различных условий съемки и фона (например, листвы, земли или камней).</li>
</ul>

<h2>Метрика</h2>

Для оценки качества работы модели сегментации используется <a href="https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocoEvalDemo.ipynb" rel="noopener noreferrer" target="_blank">метрика mAP 0.5-0.95</a> - подсчет средней точности (AP - Average Precision) при различных значениях порога IoU (Intersection over Union) от 0.5 до 0.95 с шагом 0.05 (минимальное IoU для рассмотрения положительного совпадения).&nbsp;

<figure class="image image-style-align-center image_resized" style="width:26.42%;"><img src="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2024/10/16/c81fbc89/image.png" /></figure>

Вычисляется среднее значение AP по всем порогам IoU:&nbsp; 
$$\text{mAP}_{c} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \text{AP}_{c, \tau_i} $$&nbsp; 
где N = 10 &nbsp;&mdash; количество значений порога IoU (от 0.5 до 0.95 с шагом 0.05). 
&nbsp;

Значение метрики варьируется от 0 (в худшем случае) до 1, если все маски точно совпадают с истинными.

Подсчет метрики производится автоматически на платформе при отправке решения.

<h2>Данные</h2>

Датасет представляет собой набор изображений и файлы train_annotations.json, val_annotations.json с соответствием каждого изображения и маски для каждого животного на изображении.&nbsp;

Обратите внимание, что в датасете присутствуют сложные примеры: фото, когда в кадр попала небольшая часть животного, много животных перекрывающих друг друга, а также ночные и смазанные снимки. Данные были размечены специалистами по разметке данных совместно с учеными зоологами.

 
Обучающая выборка разбита на тренировочную и валидационную 70% / 30%.&nbsp; 
Данные разделены на тренировочную и тестовую выборки в соотношении примерно 70% / 30%.&nbsp; 
Тестовая часть разбита на публичную и приватную в соотношении примерно 40% / 60%.

Файлы train_annotations.json, val_annotations.json представлены в <a href="https://cocodataset.org/#format-data" rel="noopener noreferrer" target="_blank">COCO формате</a>.

Корневая структура json файлов:

<ul>
	<li><code>categories</code> содержит список категорий, к которым могут принадлежать аннотации (все аннотации принадлежат к категории animal)</li>
	<li><code>images</code> содержит &nbsp;информацию о изображениях, которые аннотируются(<code>id, width, height, file_name</code>)</li>
	<li><code>annotations</code> cодержит аннотации для изображений, включая информацию о сегментации и ограничивающие прямоугольники. 
	&nbsp;</li>
</ul>

Пример файла train_annotations.json для изображения <code>IMG_1.JPG</code>:

<code>{</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;categories&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;{</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;id&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;name&quot;: &quot;Animal&quot;,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;supercategory&quot;: &quot;&quot;</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;}</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;images&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;{</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;id&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;width&quot;: 3648,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;height&quot;: 2736,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;file_name&quot;: &quot;IMG_1.JPG&quot;,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;license&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;flickr_url&quot;: &quot;&quot;,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;coco_url&quot;: &quot;&quot;,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;date_captured&quot;: 0</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;},</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;{}</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;annotations&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;{</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;id&quot;: 1,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;image_id&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;category_id&quot;: 1,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;segmentation&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;[</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1004.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2133.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1038.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2045.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1086.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1978.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1130.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1910.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1179.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1850.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&hellip;</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1094.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2145.0</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;]</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;area&quot;: 391337.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;bbox&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1004.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1719.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1382.0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;537.0</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;iscrowd&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;attributes&quot;: {</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;occluded&quot;: false</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;}</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;},</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;{}</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;]</code> 
<code>}</code> 
&nbsp;

<h2>Baseline (базовое решение)</h2>

Приведенный пример решения задачи инстанс сегментации животных на изображении базируется на библиотеке detectron2(архитектура Mask R-CNN) с использованием аннотаций в формате COCO. &nbsp;

Во время обучения Mask R-CNN оптимизирует несколько задач одновременно:&nbsp;

<ul>
	<li>Обнаружение объектов (с помощью RPN и классификации).&nbsp;</li>
	<li>Сегментация масок (с помощью дополнительной ветви).&nbsp;</li>
	<li>Уточнение координат рамок объектов.&nbsp;</li>
</ul>

Бейзлайн позволяет пройти путь от установки библиотек и обучения модели до получения файла с предсказаниями и посмотреть визуально результаты работы алгоритма.

<h2>Формат решения</h2>

Соревнование подразумевает отправку файла с предсказаниями модели на платформу для расчета метрики. Сам файл должен представлять собой json документ в COCO формате.

Корневая структура содержит следующие ключи:&nbsp;

&bull; <code>image_name</code>&nbsp;

&bull; <code>category_id</code>&nbsp;

&bull; <code>bbox</code>&nbsp;

&bull; <code>score</code>&nbsp;

&bull; <code>segmentation</code>

&nbsp;

Пример файла с предсказаниями:

<code>{</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;image_name&quot;: &ldquo;img_1.JPG&rdquo;,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;category_id&quot;: 0,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;bbox&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1003.3180541992188,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1726.681884765625,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1215.438720703125,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;495.12744140625</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;score&quot;: 0.938715934753418,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;&quot;segmentation&quot;: {</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;size&quot;: [</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2736,</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;3648</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;],</code> 
<code>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&quot;counts&quot;: &quot;b&#39;QSd:5f0LPd0=c[OLTd0P1UJhNgE7\\\\Lc1j=\\\\NSBNf2;VM_1n=\\\\NPB3f24YMa1b0nM_&lt;N1O1O101N1O1O100O2N1O1O1O1O2N1O1O100O2N1O1O100O2N1O1O1O100O2N1O1O1O1O2N1O1O100O101N1O100O100O1O100O1O100O1O100O1O1O100O1O1O1O1O1O1O1O1O100O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O100...&quot;</code> 
<code>&nbsp; &nbsp;}</code> 
<code>}</code> 
&nbsp;

где:

<ul>
	<li><code>category_id</code> - идентификатор категории, к которой принадлежит объект на изображении. В данном примере значение равно <code>1.</code></li>
	<li><code>image_name</code> - название файла, содержащего изображение, к которому относится аннотация. В данном примере значение равно &ldquo;img_1.JPG&rdquo;.</li>
	<li><code>bbox</code> - ограничивающий прямоугольник (bounding box) для объекта на изображении,
	<ul>
		<li>Формат: <code>[x, y, width, height]</code> , <code>x,y</code>: Координаты верхнего левого угла, <code>width</code>: Ширина ограничивающего прямоугольника, <code>height</code>: Высота ограничивающего прямоугольника.&nbsp; 
		&nbsp;</li>
	</ul>
	</li>
	<li><code>score</code> - уверенность модели в том, что объект на изображении соответствует указанной категории. Значение варьируется от <code>0</code> до <code>1</code>, где <code>1</code> означает максимальную уверенность. В данном примере значение равно <code>0.938715934753418</code>.&nbsp;</li>
	<li><code>segmentation</code> содержит информацию о сегментации объекта на изображении,
	<ul>
		<li>&nbsp;<code>size</code> &nbsp;Массив чисел (Array of Integers) Размеры изображения в формате <code>[height, width]</code>. В данном примере значение равно <code>[2736, 3648],</code></li>
		<li><code>counts</code> Закодированные данные сегментации в формате RLE (Run-Length Encoding). Это строка, которая представляет собой сжатое представление маски сегментации, где каждый элемент указывает на количество последовательных пикселей одного цвета и их значение. 
		&nbsp;</li>
	</ul>
	</li>
</ul>

Использование сторонних датасетов

Допускается использование открытых (доступных в сети) датасетов с лицензией, позволяющей свободное некоммерческое использование.&nbsp; 
Для того чтобы мы могли воспроизвести ваше решение, необходимо предоставить все использованные открытые датасеты в том формате, в котором они были применены для обучения.&nbsp; 
&nbsp;

Внимание.&nbsp;

Приватный обмен идеями (private sharing), решениями и кодом между участниками &mdash; запрещен. В случае обнаружения этого факта, все причастные решения аннулируются.&nbsp;

Ручная разметка данных запрещена.

Все участники, занявшие призовые места должны прислать воспроизводимые решения.

Прими участие в заключительном хакатоне этого года от Академии ИИ! Ты сможешь попасть в сообщество самых сильных специалистов по ИИ среди школьников, а еще выиграть реальные деньги уже в школе!

Public

Private

Данные

User Agreement

I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a>

Privacy Policy

I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2024/12/25/d425061ec15f/2024_12_25_%D0%A1%D0%90%D0%94_%D0%92%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4_%D0%B2_%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%83%D1%89%D0%B5%D0%B5_%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5_%D0%A5%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%BD.pdf">consent</a>&nbsp;to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction

Consent

I agree to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities

#	Teams (123)	mAP0.5-0.95	Last	Entries
1	vsc enjoyer	0.9398064956	18m	31
2	Andrey Khlopotnukh	0.9331390802	18m	74
3	Фанич	0.9209572893	18m	3
4	ISY	0.9206885794	18m	47
5	дрчки	0.9187373132	18m	59
6	Smart frog	0.9079731124	18m	79
7	ФПИ БАНК	0.9059498852	18m	262
8	Radiance	0.903166076	18m	149
9	какис	0.9018894962	18m	25
10	бейзлайн	0.8999950085	18m	101
11	Хачпалатка	0.8999845679	18m	128
12	eeeee top 1	0.8985025457	18m	94
13	Sehnsucht	0.8975296163	18m	54
14	П3хИ	0.8932931516	18m	10
15	Qacen	0.8924867309	18m	29
16	ML Lady	0.8897729277	18m	8
17	мактрахеры	0.8849717979	18m	51
18	in seed we trust	0.8843268527	18m	35
19	патриот	0.8765561046	19m	15
20	RAI NetWatch	0.867547253	18m	12
21	lab260	0.8610786663	18m	19
22	Во все бейзлайны	0.8579539782	18m	34
23	fafaf42784d66	0.8540179611	18m	6
24	Timurchik288	0.8539432964	18m	33
25	1	0.8530706133	19m	4
26	jde1a4dd961f6	0.8514662574	18m	11
27	вайперр	0.8477598499	19m	18
28	va137bcd65425	0.8466057702	19m	4
29	plus	0.8457141609	18m	14
30	Brv	0.8456600862	18m	47
31	ZeroShaking	0.8456546787	18m	55
32	gpu poor	0.8453486811	18m	14
33	ML pushers	0.8446735134	18m	8
34	just team	0.8421820405	18m	55
35	machine unlearning	0.8419692772	19m	19
36	senseless	0.8418201557	19m	9
37	sonyayezh	0.8378400469	19m	29
38	MR	0.8368598383	19m	25
39	штыке	0.8336442631	18m	16
40	кукурузные палочки	0.8336280407	19m	12
41	крабовые палочки	0.832020773	19m	4
42	random_user	0.8299320322	18m	4
43	BIG BATCH - BIG TENSORS	0.8277164237	18m	32
44	Мишка Фреди	0.8212489185	18m	14
45	Пираты данных	0.8206224418	18m	23
46	Сквозняк	0.8154587618	18m	14
47	q33ac67ee42fc	0.814792561	19m	1
48	амбассадоры 220 хромосом	0.8143345895	18m	9
49	Григорьев Павел	0.8134425643	19m	1
50	Picture Shatters	0.8112084456	18m	6