구조물 안정성 물리 추론 AI 경진대회

[배포용 데이터 구조]

open.zip

├── train/

│   └── {id}/

│     ├── front.png    # 정면/측면 시점 이미지

│     ├── top.png     # 상단 시점 이미지

│     └── simulation.mp4  # 10초 분량의 물리 시뮬레이션 영상

├── dev/

│   └── {id}/

│     ├── front.png    # 정면/측면 시점 이미지

│     └── top.png     # 상단 시점 이미지

├── test/

│   └── {id}/

│     ├── front.png    # 정면/측면 시점 이미지

│     └── top.png     # 상단 시점 이미지

├── train.csv        # 학습 데이터 ID 및 라벨

├── dev.csv         # 개발(검증) 데이터 ID 및 라벨

└── sample_submission.csv  # 제출 양식 파일

[세부 설명]

• train/: 모델 학습을 위한 데이터셋입니다. 고정된 실험실 환경에서 촬영된 이미지와 함께, 구조물의 붕괴 과정을 직접 확인할 수 있는 시뮬레이션 영상(simulation.mp4)이 포함되어 있습니다.
• dev/: 실제 평가 환경과 동일한 무작위 설정(광원, 카메라 좌표 등)이 적용된 개발 데이터셋입니다. 모델의 일반화 성능을 검증하고 오버피팅을 방지하는 데 활용되며, 필요 시 모델 학습도 가능한 데이터셋입니다.
• test/: 모델 성능 평가를 위한 평가 데이터셋이며 모델 학습은 불가능합니다. 개발 데이터와 동일한 환경 설정이 적용되어 있습니다.
• train.csv / dev.csv: 각 데이터셋의 ID와 해당 구조물의 안정성 상태(Label)를 포함하고 있습니다.
• id: 샘플 고유 식별 번호
• label: 구조물의 물리적 상태 (unstable: 불안정, stable: 안정)
• sample_submission.csv: 최종 결과 제출을 위한 양식 파일입니다.
• id: 평가 데이터(Test) 고유 식별 번호
• unstable_prob: 구조물이 불안정(unstable) 상태일 것으로 예측되는 확률 (0 ~ 1)
• stable_prob: 구조물이 안정(stable) 상태를 유지할 것으로 예측되는 확률 (0 ~ 1)