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DAKER! 대회 관련 문의
안녕하세요. 참가자 여러분 대회 관련 자주 묻는 질문들을 모았습니다.
그 외 대회 관련 궁금하신 부분은 댓글로 남겨주세요. 즐거운 코딩 되세요.🧑💻🧑💻
[팀 구성]
본 '2025 SCPC : AI 챌린지'는 개인전(1인)으로 진행됩니다.
팀 탭에서는 리더보드에 노출되는 개인(1인팀)의 팀명만 변경할 수 있습니다.
[제출 파일]
Q) 최종 파일은 어떤 걸 제출하면 되나요?
Q) 최종 파일 제출 방식은 어떻게 되나요?
Q) Baseline 코드에서 쓴 라이브러리만 사용해야 하나요?
Q) 제출 결과물을 삭제하고 싶어요
Q) 대회 종료 후에도 결과물 제출이 가능한가요?
Q) 제출 파일 점수 확인은 어떻게 하나요?
Q) 최종 파일 선택 개수는 몇개 인가요?
Q) csv파일 제출 시 에러가 발생합니다.
[리더보드 점수]
Q) 리더보드에서 점수가 삭제된 이유가 뭔가요?
Q) 리더보드 업데이트 시간이 어떻게 되나요?
Q) 동점인 경우 어떻게 하나요?
Q) 리더보드 점수에 문제가 있는 것 같습니다.
Q) Private점수 확인 가능한가요?
Q) Private, Public 차이가 뭔가요?
[코드 제출]
Q) 코드 제출에 포함되어야 하는 내용은 어떤 것이 있나요?
[규정]
Q) 코드 검증 과정에서 규정 위반이란 어떤 것 인가요?
Q) GPU로 인해 결과물 재현이 되지 않아도 괜찮나요?
Q) 어떤 경우가 Data leakage에 해당되나요?
대학(원) 재학 또는 휴학생 신분만 참여가 가능합니다.
대학원 입학 예정으로 대회 참가 기간 (2025년 06월 11일(수) 10:00 ~ 2025년 07월 10일(목) 10:00) 내에 재학생 신분이라면 가능합니다.
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안녕하세요 혹시 2025년 8월 졸업예정자도 참여 가능한가요?
참고로 9월에는 대학원 입학예정입니다.
참가 신청 기간에 참가자격을 만족하고 이를 증빙 가능하다면 참가가 가능합니다.
CC3M 데이터셋 이용가능한가요??
해당 데이터셋에서 이미지는 URL로 제공되는데, 이 URL에 대한 이미지는 라이센스가 부정확하고 CC3M 데이터셋과 라이센스가 별도로 적용되기 때문에 사용이 불가능합니다.
저작권 문제가 없는 명확한 데이터셋을 활용부탁드립니다.
blip은 CC3M을 가지고 trained 되었는데, 그럼 blip 가중치도 사용하지 못하는건가요?
이미 Pretrained되어 사전학습모델로 공식적으로 배포가되는 것과 직접 외부데이터셋으로 활용하는 것과는 차이가 있습니다.
사전학습모델은 해당 모델의 라이선스를 확인하여 진행해주시면 되며,
외부 데이터셋도 마찬가지로 해당 데이터셋의 라이선스를 확인하여 진행하시면 되겠습니다.
감사합니다. seed 설정 하지 않고 인퍼런스한 제출물의 경우 실격인가요?
SEED 고정 여부는 실격 사유에는 해당하지 않습니다.
다만, 추후 코드 검증 과정에서 동일 결과를 재현하지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다.
따라서 향후 또는 2차 개발/테스트 기간에는 SEED를 포함한 모든 랜덤 요소를 명확히 고정하여 진행하실 것을 권장드립니다.
submission.csv 제출시에,
모델 output이 X. ~~ 로 나오고, 제출자가 직접 X만 기록해도 괜찮은가요?
아니면 모든 과정이 자동화되어야하나요?
모델 출력에 대해 코드로 일괄적으로 후처리를 진행하시면 됩니다.
만약 모델 출력에서 제출자가 A/B/C/D를 직접 추출한 경우 실격인가요?
네 모델 출력에서 코드를 통해 일괄적으로 답변을 추출할 수 있어야합니다.
직접 수기로 추출하여 기입하는 것은 해당 대회 뿐만 아니라 모든 대회에서도 금지되고 있는 사항입니다.
빠른 답변 감사합니다~
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Knowledge Distillation 하는 모델도 2023년 12월 31일 전에 공개된 모델이어야 하나요??
네, 학습 과정에 활용하는 모델도 사전학습모델 사용 규칙을 따라야합니다.
삭제된 댓글입니다
7B 모델이기에 추론에는 그대로 활용이 불가능한 모델입니다.
다만, 24년 전에 공개된 모델로 학습/증강 과정에서는 활용 가능합니다.
2024년에 공개된 LLaVA-KD의 경우 애매한게, KD 방법을 LLaVA에 적용한 것입니다.
그렇다면 LLaVA를 KD한 제출자는 실격인가요? 아니면 방법론이므로 인정되나요?
LLaVA-KD 가중치는 24년에 공개되었기때문에 이를 그대로 활용하는 것은 불가능합니다.
2023년에 공개된 LLaVA 모델 가중치는 LLaVA-KD와 다르므로 사용 가능합니다.
직접 2023년에 공개된 LLaVA 모델을 KD하여 학습하는 것은 가능합니다. 다만 KD에 활용하는 모든 모델도 마찬가지로 사전학습모델 사용 규칙을 따라야합니다.
distill 하는 모델도 3B 미만 이어야하나요?
추론 규칙에 해당합니다. 대회 규칙을 확인해주세요.
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