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

1) 이미지 단위 입력 처리 요건

• 영상(Video) 데이터의 경우 프레임 단위로 분해하여 각 프레임을 개별 이미지로 모델에 입력해야 하며, 복수 프레임을 동시에 모델 입력으로 사용하여 시간적 정보를 직접 활용하는 방식은 허용되지 않습니다.
• 단, 프레임별로 독립적으로 수행된 추론 결과를 종합하여 최종 결과를 산출하는 후처리 과정은 허용됩니다.

2) 사전 학습 모델 사용 가능 범위

• 2025년 12월 29일 전(~2025.12.28)에 공식적으로 가중치가 공개된 사전 학습 모델만 사용할 수 있습니다.
• 또한 해당 모델은 최소 비상업적 이용(NC)이 허용된 라이센스를 따라야 합니다.
• 본 대회에서는 사전 학습 모델의 사용 가능 여부를 '모델 아키텍처'가 따르는 라이센스 기준으로 판단합니다.
• 사전 학습 과정에서 사용된 데이터셋의 라이센스 여부와 관계없이, 아키텍처 라이센스가 비상업적 이용조차 허용하지 않는 경우 해당 모델은 사용할 수 없습니다.

3) 외부 데이터 사용 가능

• 본 경진대회에서는 공식 학습 데이터가 제공되지 않으므로, 참가자는 모델 학습에 필요한 데이터를 직접 수집하거나 생성하여 사용할 수 있습니다.
• 이때 사용되는 모든 데이터는 저작권·개인정보보호 등 관련 법령을 준수해야 하며, 법적 제약 없이 활용 가능한 데이터만 사용 가능합니다.
• 외부 데이터 수집·생성을 위한 API 활용은 자유롭게 허용되지만, 해당 API는 모델 학습·추론에 직접 관여하지 않는 범위에서만 사용할 수 있습니다.
• 또한 외부 데이터를 수집 또는 생성한 경우에는 해당 데이터의 출처와 생성 방식을 명확히 기재하고 데이터를 제출하여, 사용에 법적인 문제가 없음을 증빙할 수 있어야합니다.

4) API 사용 제한

• 원격 서버를 통해서만 접근 가능한 API 형태의 모델 또는 서비스(예: OpenAI API, Gemini API, 딥페이크 판별 서비스 API 등)를 모델의 학습/추론 과정에 직접 사용하는 것 은 허용되지 않습니다. 
• 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행 가능해야 하며, 모델 학습/추론 시 외부 서버에 의존하는 방식은 사용할 수 없습니다.
• 단, 외부 API를 활용하여 ‘학습 데이터 수집·생성’을 수행하는 것은 허용됩니다. 이 경우, API 호출은 모델 학습 또는 추론 단계에서 직접 사용되지 않아야 하며, 생성된 데이터는 정적 형태로 저장 후 활용해야하며 외부 데이터 사용 규칙을 충족해야합니다.

5) 단일 모델 구성 요건

• 추론은 반드시 단일 모델을 사용하여 수행해야 하며, 복수의 모델을 조합하거나, 서로 독립적으로 학습된 모델의 출력 또는 임베딩을 결합하는 방식은 허용되지 않습니다.

① 허용 범위

• 하나의 고정된 모델 아키텍처를 기반으로, 단일 사전학습 모델을 사용하여 수행되는 추론
• 단일 백본(backbone)으로부터 추출된 feature를 기반으로 한 head 확장 또는 auxiliary head 구성

② 불허 사항

• 복수의 모델 또는 백본(backbone)을 병렬로 결합하는 구조
• 서로 독립적으로 학습된 모델의 예측 결과 또는 임베딩을 결합하는 방식
• 입력 특성에 따라 모델 또는 백본(backbone)을 선택·전환하는 구조
• Test-Time Augmentation(TTA) 등 반복 추론 후 결과를 결합하는 방식

6) 학습·추론 코드 구성 요건

[학습 코드]

• 학습 코드는 GPU 종류와 상관 없이 48GB VRAM 내에서 정상 작동해야 합니다.

[추론 코드]

• 리더보드 결과를 재현할 수 있는 학습·추론 코드는 운영진이 제시한 추론 환경(리소스) 내에서 제한 시간 이내로 정상 작동해야 합니다.

① 추론 시간 제한

• 전체 평가 데이터셋 기준 총 추론 시간은 1시간(60분)을 초과할 수 없습니다.
• 추론 시간은 동일한 환경에서 운영진이 추론 코드를 5회 실행하여 측정한 소요 시간의 평균값으로 산정합니다.

② 추론 환경(리소스) [Runpod 링크]

• GPU: L40S (48GB VRAM)
• CPU: 16 vCPUs (96GB RAM)
• DISK: 80GB
• CUDA: 11.8 ~ 12.6
• Pytorch: 2.5.0 권장

③ 추론 코드 유의 사항

• 추론 코드에는 '데이터 전처리', '모델 로드', '모델 추론', '최종 결과 생성'의 전 과정이 모두 포함되어야 합니다.

④ 실행 환경 제약

• 추론은 인터넷 연결이 차단된 오프라인 환경에서 수행됩니다.
• 추론 과정 중 외부 서버와의 통신 또는 인터넷 접근은 허용되지 않습니다.