2026 인하 인공지능 챌린지

[배포용 데이터 구조]

open.zip

├── data/

│   ├── train/

│   │   └── 학습용 로봇 조작 데이터

│   │

│   └── eval/

│     ├── images/

│     │   └── sample_*.png

│     └── actions/

│       └── sample_*.npy

│

├── submission_kit/

│   ├── input_videos/

│   ├── make_submission_csv.py

│   ├── sample_submission.csv

│   ├── requirements.txt

│   └── README.md

│

├── baseline/

│   ├── baseline.ipynb

│   ├── requirements.txt

│   └── README.md

│

└── README.md

[세부 설명]

본 대회는 평가 샘플별 초기 이미지와 행동 조건을 바탕으로 미래 영상을 생성하는 과제입니다.

• data/train/: 모델 학습에 활용할 수 있는 로봇 조작 학습 데이터입니다. 영상, 행동 정보, 메타 정보가 포함되어 있습니다.
• data/eval/images/: 평가 샘플의 초기 이미지입니다. 참가자는 각 이미지와 대응되는 행동 조건을 바탕으로 영상을 생성해야 합니다.
• data/eval/actions/: 평가 샘플별 행동 조건 파일입니다. images/의 sample ID와 동일한 이름으로 제공됩니다.
• submission_kit/: 생성한 mp4 영상을 제출용 CSV로 변환하는 공식 제출 도구입니다. 참가자는 생성 영상을 input_videos/에 넣고 make_submission_csv.py를 실행하여 제출 파일을 생성합니다.
• submission_kit/input_videos/: 참가자가 생성한 평가 영상을 넣는 폴더입니다. 파일명은 반드시 sample_000000.mp4 형식을 따라야 하며, 평가 샘플 ID와 일치해야 합니다.
• baseline/: 베이스라인 실행 예시입니다. 참가자는 baseline.ipynb를 참고하여 기본적인 영상 생성 및 제출 파일 생성 흐름을 확인할 수 있습니다.
• sample_submission.csv: 제출 CSV 형식 예시 파일입니다. 제출 CSV 파일은 반드시 공식 제출킷을 통해 생성해야 합니다.