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병변 검출 AI 경진대회

캡슐내시경 소장 병변검출 | 객체검출 | mAP

  • moneyIcon 상금 : 총 1,000만원
  • 639명 마감

설명

1. train - 학습용 json 파일 62622개

├ train_100000.json

│ ├ file_name : 파일 이름

│ ├ shape : 객체별 label 및 객체 위치 정보

│ │ ├ label : 객체 이름

│ │ ├ points : 객체의 4개 꼭지점(x, y) 좌표 정보

│ │ ├ label : 객체 이름

│ │ ├ points : 객체의 4개 꼭지점(x, y) 좌표 정보

│ │ ├ ...

│ ├ imageData : base64형식 이미지 데이터

│ ├ imageHeight : 이미지 세로 길이

│ └ imageWidth : 이미지 가로 길이

├ train_100001.json

├ train_100002.json

├ ...


2. test - 평가용 json 파일 20874개

├ test_200000.json

│ ├ file_name : 파일 이름

│ ├ imageData : base64형식 이미지 데이터

│ ├ imageHeight : 이미지 세로 길이

│ └ imageWidth : 이미지 가로 길이

├ test_200001.json

├ test_200002.json

├ ...


3. class_id.csv - 객체별 제출 id정보

  • class : 객체이름
  • class_id : 객체 id


4. sample_submission.csv - 제출 양식

  • file_name : test 파일 이름
  • class_id : 검출한 객체 id
  • confidence : 검출한 객체의 정확도(0~1)
  • point1_x : 검출한 객체 좌상단 x좌표
  • point1_y : 검출한 객체 좌상단 y좌표
  • point2_x : 검출한 객체 우상단 x좌표
  • point2_y : 검출한 객체 우상단 y좌표
  • point3_x : 검출한 객체 우하단 x좌표
  • point3_y : 검출한 객체 우하단 y좌표
  • point4_x : 검출한 객체 좌하단 x좌표
  • point4_y : 검출한 객체 좌하단 y좌표

i) test 파일 하나에 복수의 객체 기록 가능

ii) 최대 30,000줄까지 기록 가능

iii) 기록 방법은 baseline 코드 참조

상세