Распознавание моделей машин - практически важная задача для разнообразных кейсов использования: от верификации нарушения ПДД конкретной машиной до автоматизации заполнения заявок на сайтах продажи авто или страховых компаний. Множество существующих моделей - огромно и постоянно пополняется. В такой ситуации становится непрактично тренировать и обновлять классификатор для идентификации моделей. Альтернативное решение - постановка задачи в форме верификации, где методы должны определять соответствие двух изображений машин одной и той же модели. Наше соревнование ставит целью создание точного и быстрого верификатора моделей машин по картинкам. Решение должно быть максимально генерализованным: тестовые выборки отличаются разнообразием и по географии производителей (Европа/РФ/Азия/Америка), и по типу машины (легковые/грузовые/автобусы), и по времени производства модели (будут встречаться и снятые с производства), в то же время мы ограничиваем время инференса модели, приближая участников к real-world условиям работы.
Участники соревнования поборются за призовой фонд в размере 600.000 рублей.
1 место - 300 000 руб
2 место - 200 000 руб
3 место - 100 000 руб
Метрика
Метрикой качества оценки решения является ROC-AUC по всей тестовой выборке. Для помощи участникам в обучении устойчивой модели на лидерборд будут выводиться значения ROC-AUC на различных доменах, связанных с географией производителя и типом машины, но без названия домена, чтобы избежать переобучения под них. так как в скрытой выборке могут использоваться другие модели автомобилей. Значения метрики на доменах на ранжирование не влияют.
Baseline
Вы можете воспользоваться baseline решением от организатора соревнования. Решение основано на обучении resnet18 для задачи классификации модели автомобилей на датасете CompCars, удалении классификационного слоя и использовании эмбеддингов для оценки схожести моделей на изображениях.
Этапы соревнования
1 этап. Тестирование на открытой выборке в автоматическом режиме на платформе соревнования. По итогам 1 этапа фиксируется топ-15 участников, которые примут участие во 2 этапе. 2 этап. Тестирование на скрытой выборке кода решения участника в Docker контейнере в ручном режиме. *Предварительное описание ограничений, до 17 июня будут зафиксированы окончательно. Доступные ресурсы:
8 ядер CPU
62 Gb RAM
Nvidia Tesla A100
Ограничения:
размер архива 500Mb
среднее время выполнения для 1 изображения: 20 ms
Расписание:
28 мая - запуск соревнования
24 июня - завершение 1 этапа на открытой тестовой выборке, фиксация топ 15 участников
24 - 27 июня - запуск решений топ-15 на скрытой тестовой выборке.
1 июля - объявление и награждение призеров на саммите Machines Can See