딥페이크 변조 영상 탐지 AI 경진대회

1.    평가식

• Accuracy ( TP + TN / TP + TN + FP + FN )

2.    평가

• 가채점 순위 (public score): public 데이터로 채점
• 최종 순위 (private score): private 데이터로 채점
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로, 참가자는 제출 장에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 선택해야 함. (최종 파일 미선택시 처음으로 제출한 파일로 자동 선택됨)
• 리더보드 운영 종료 이후 Private Score 랭킹이 가장 높은 참가자 5팀은 양식에 맞는 코드와 함께 코드 내용을 설명하는 PPT 제출 (대회 종료 후 dacon@dacon.io를 통해 안내)
• 대회 직후 공개되는 Private Score 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 최종 수상자가 결정됨

3.    외부 데이터

•  오직 대회용 데이터셋만을 활용해야 함.
•  Pre-trained 모델은 사용 가능하지만 아래의 제약 조건을 준수해야 함
• 공공(public) 데이터만을 활용하여 사전 학습(pre-train) 되어야 함 (자체 생산한 in-house 데이터 사용 금지)
• 사전 학습한 모델은 사용에 법적인 제약이 없어야 함

4.    개인 및 팀 병합 규정

• 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 창에서 제출 가능
• 팀 참가 방법: 팀 배너에서 가능, 상세 내용은 팀 배너에서 팀 병합 정책 확인
• 하나의 대회에는 하나의 팀으로만 등록 가능
• 팀 병함 후 해체 및 개인 참가 불가
• 팀의 수상 요건 충족 시 팀의 대표가 수상

5.    코드 제출 규칙

• 데이콘에서 안내한 양식에 맞추어 코드 제출
• 코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함
• 전체 프로세스를 가독성 있게 정리하여 주석 포함 하나의 파일로 제출
• 제출 코드는 리더보드 점수를 복원할 수 있어야 함
• 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함 (라이브러리 로딩 코드 포함)
• 코드와 주석의 인코딩은 UTF-8 사용