HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 상반기 헥토 채용 AI 경진대회

1. 리더 보드

• 평가 산식 : Log Loss [코드]

• N : 전체 샘플 수 (이미지 개수)
• C : 클래스 수 (차량 종류 개수)
• y[i][j] : i번째 샘플의 정답 클래스가 j이면 1, 아니면 0 (one-hot 형식)
• p[i][j] : i번째 샘플에 대해 모델이 클래스 j라고 예측한 확률 (softmax 결과)

1) 'K5_3세대_하이브리드_2020_2022'와 'K5_하이브리드_3세대_2020_2023'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.

2) '디_올뉴니로_2022_2025'와 '디_올_뉴_니로_2022_2025'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.

3) '718_박스터_2017_2024'와 '박스터_718_2017_2024'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.

4) 'RAV4_2016_2018'와 '라브4_4세대_2013_2018'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.

5) 'RAV4_5세대_2019_2024'와 '라브4_5세대_2019_2024'는 동일 클래스로 간주하여 평가됩니다.

• Public score : 전체 테스트 데이터 중 사전 샘플링된 50%
• Private score : 전체 테스트 데이터 중 나머지 50%

2. 평가 방식

• 1차 평가 : 리더보드 Private Score 100%
• 2차 평가 : 코드 검증을 통과한 최종 Private Score 상위 5팀 대상 오프라인 발표 평가 진행
• 평가 항목

• 모델 성능 항목 환산식 : 30 × ((최고 점수) / (팀의 Private 리더보드 점수)) ^ N

※ '최고 점수'는 Private 리더보드에서 가장 낮은 Log Loss 점수, N은 1~5 사이의 비공개 조정 계수로 설정

3. 개인 또는 팀 참여 규칙

• 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
• 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능
• 팀 참가 방법: 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인
• 팀 구성 방법: 팀 페이지에서 팀 구성 안내 확인
• 팀 최대 인원: 3인
• 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가

4. API, 외부 데이터 및 사전 학습 모델

• 1) 사전 학습 모델 사용 가능 범위
• 2025년 5월 19일 이전에 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 최소 비상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스 (예: MIT, Apache 2.0 등)로 배포된 사전 학습 모델만 사용 가능합니다. 해당 조건을 충족하지 않는 모델은 사용할 수 없습니다.
• 2) API 사용 제한
• 원격 서버를 통해서만 접근 가능한 API 형태의 모델(예: OpenAI API, Gemini API 등)은 사용이 불가능합니다. 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행 가능해야 하며, 외부 서버에 의존하는 방식은 허용되지 않습니다.
• 3) 외부 데이터 사용 금지
• 본 경진대회에서 제공한 데이터 외의 모든 외부 데이터는 사용이 금지됩니다. 단, 제공된 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델 또는 허용된 도구를 활용해 데이터 증강 또는 생성하는 것은 가능합니다.

5. 코드 및 발표자료 제출 규칙

• 대회 종료 후 2차 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 발표자료를 dacon@dacon.io 메일로 기한 내에 제출
• 제출한 코드는 규칙을 준수하고 Private Score 복원이 가능해야 코드 검증 과정을 통과할 수 있습니다.

[제출 코드 관련]

o 코드에 데이터 입/출력 경로를 상대 경로로 표기

o  코드와 주석 인코딩: UTF-8

o  모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

o  개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

o 추론(Inference) 과정은 별도의 코드로 작성해야 하며, 추론에 활용하는 모델 Weight 파일을 필수로 포함

[발표자료 관련]

o 2차 평가 항목에 대한 내용을 반드시 포함하여 총 발표 시간 10분 분량으로 작성

o 각 팀 구성원의 역할 명시

o 발표는 '발표자료(PDF)' 파일로 진행 * 기술적 오류 방지를 위해 PPT는 허용되지 않음

6. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 5 회
• 사용 가능 언어: Python
• 모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.
• 모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage)시 수상 제외 (평가 데이터셋의 Pseudo Labeling 포함)
• 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
• 정상적인 코드의 범주 : 대회 규칙을 완전히 준수하며, 허용된 방법만을 사용하여 작성된 코드
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 선택해야 함
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨
• 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

https://dacon.io/notice/notice/13

7. 토론(질문)

• 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?