FeaturedBanner-e92cfdb6

Телеграм-канал хакатона и марафона

FeaturedBanner-007e076c

Чат соревнования

<h3>Правила участия</h3>Нажимая кнопку «Отправить решение», вы соглашаетесь с&nbsp;<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/NTO_2024_2025/nto24-25-hack-rules.pdf">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 target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/+iYVRq65Idx9kZjky">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 — 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 — 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 target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/+iYVRq65Idx9kZjky">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 “animal" 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;: 1,</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;: 1,</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;Qnad2l0Ud2j0_O=C&lt;F9H6J6J6K4L4K6K4M3M2N1O1O101N1O1O100O2N1O1O1O1O2N1O1O100O2N1O1O100O2N1O1O1O100O2N1O1O1O1O2N1O1O100O101N1O100O100O1O100O1O100O1O100O1O1O100O1O1O1O1O1O1O1O1O100O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O1O100...&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

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 (92)	mAP0.5-0.95	Last	Entries
1	дрчки	0.9113565272	28h	30
2	Smart frog	0.9030036438	28h	55
3	Andrey Khlopotnukh	0.893575713	7h	43
4	me n my kup	0.8930696982	6d	13
5	Team Z	0.8911034575	3min	148
6	бейзлайн	0.8884366577	2d	18
7	Radiance	0.8807327543	3d	59
8	П3хИ	0.8769163256	2d	7
9	патриот	0.8765561046	9d	15
10	мактрахеры	0.8677086453	31h	19
11	Global Occult Coalition	0.864997837	17h	57
12	RAI NetWatch	0.8634404845	13d	11
13	v0d51b25829f2	0.854492571	33h	6
14	Timurchik288	0.8539432964	4d	15
15	1	0.8530706133	8d	4
16	Хачпалатка	0.8506840455	94min	68
17	вайперр	0.8477598499	3h	16
18	va137bcd65425	0.8466057702	4d	4
19	ZeroShaking	0.8456546787	4d	35
20	Qacen	0.8447281288	17min	8
21	Во все бейзлайны	0.8435185185	2d	15
22	machine unlearning	0.8419692772	10d	19
23	senseless	0.8418201557	3d	9
24	sonyayezh	0.8378400469	4h	29
25	MR	0.8368598383	12d	25
26	just team	0.8359954744	2d	43
27	кукурузные палочки	0.8336280407	14d	12
28	ISY	0.8313891385	4d	15
29	крабовые палочки	0.8301772404	15d	3
30	jde1a4dd961f6	0.8273060797	6d	6
31	BIG BATCH - BIG TENSORS	0.8267626285	4d	24
32	q33ac67ee42fc	0.814792561	17d	1
33	амбассадоры 220 хромосом	0.8143345895	4d	7
34	Григорьев Павел	0.8134425643	13d	1
35	штыке	0.8132890752	33h	12
36	Дап	0.8084512579	19h	3
37	Nunbest	0.805068051	13d	4
38	agi is dead	0.8025893065	13d	14
39	Пираты данных	0.8024185967	29h	6
40	ob2b92aaf34cc	0.8015996972	5d	2
41	Aleksandr	0.8006312186	12d	2
42	ai	0.7971718911	27h	8
43	MG	0.7858376177	14d	6
44	Мишка Фреди	0.7817146268	33h	4
45	COOL_TEAM	0.7778950784	17d	3
46	ned3bda99c048	0.7762170976	16d	4
47	Лучезарные	0.7717155835	3d	12
48	Дикая Трава	0.7706815081	9d	3
49	i hate ml and myself	0.7649554091	16d	1
50	линейная регрессия	0.7640045256	7d	11