2025 Samsung Collegiate Programming Challenge : AI Challenge

Recurit | SCPC | Algorithm | Vision | LLM | Generative AI | Multi-Modal | Accuracy

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DAKER! 대회 관련 문의

2025.06.10 13:59 956 Views

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?

  • private 채점 결과가 가장 좋을 것으로 예상되는 파일을 선택하여 제출하시면 됩니다.

Q) 최종 파일 제출 방식은 어떻게 되나요?

  • 해당 대회 페이지에서 제출 메뉴를 통해 진행할 수 있습니다. 제출할 파일을 선택 후 제출 버튼을 클릭하면 제출이 진행됩니다.

Q) Baseline 코드에서 쓴 라이브러리만 사용해야 하나요?

  • 베이스라인은 참고 용 자료이며 참가자분들만의 코드를 작성해 주시면 됩니다.

Q) 제출 결과물을 삭제하고 싶어요

  • 제출 결과물을 개별 삭제하는 것은 불가능합니다.

Q) 대회 종료 후에도 결과물 제출이 가능한가요?

  • 연습이 가능한 대회는 제출이 가능합니다.

Q) 제출 파일 점수 확인은 어떻게 하나요?

  • 최고 점수는 리더보드에 표시되며 각 파일의 점수는 제출 탭에서 확인하실 수 있습니다.

Q) 최종 파일 선택 개수는 몇개 인가요?

  • 최종 파일 선택 개수는 대회 규칙에서 확인해 주시기 바랍니다.

Q) csv파일 제출 시 에러가 발생합니다.

  • 제공된 sample_submission.csv 파일과 제출 파일의 행, 열 의 크기가 동일해야 하며, 만약 해당 부분이 일치하지 않을 경우 에러가 발생할 수 있습니다.


[리더보드 점수]

Q) 리더보드에서 점수가 삭제된 이유가 뭔가요?

  • 대회 규정 위반이 의심되는 경우 치팅 처리되어 점수가 삭제됩니다. 점수 복구를 위해서는 코드를 제출하여 검증을 받아야 합니다.

Q) 리더보드 업데이트 시간이 어떻게 되나요?

  • Public Score는 실시간으로 최고 점수로 업데이트되며, Private Score는 대회 종료 후 점수 계산에 오류가 없으면 공개됩니다.

Q) 동점인 경우 어떻게 하나요?

  • 동점의 경우 해당 점수를 먼저 기록한 팀이 높은 순위에 위치하게 됩니다.

Q) 리더보드 점수에 문제가 있는 것 같습니다.

  • 리더보드 점수에 이상이 있다고 여겨지는 경우 데이콘 계정의 메일로 해당 제출물을 설명과 함께 전달해 주시면 확인하여 답변드립니다.

Q) Private점수 확인 가능한가요?

  • 최종 선택한 파일 이외의 제출물에 대해서는 따로 Private Score를 계산하지 않습니다. 다만, 대회 종료 이후 연습 기간에는 정답 파일을 제출하면 제출 탭에서 Private Score를 확인하실 수 있습니다.

Q) Private, Public 차이가 뭔가요?

  • Test Data를 특정한 비율로 나누어 Private Score와 Public Score를 계산합니다. Public Score는 대회 기간 중에 리더보드에서 확인가능합니다. Private Score는 대회 종료 후 리더보드에서 확인 가능하며 Private Score를 통해 최종 순위가 결정됩니다.


[코드 제출]

Q) 코드 제출에 포함되어야 하는 내용은 어떤 것이 있나요?

  • 상세한 제출 항목은 규칙의 코드 및 발표자료 제출 규칙을 참고 부탁드립니다.


[규정]

Q) 코드 검증 과정에서 규정 위반이란 어떤 것 인가요?

  • 코드 검증 과정은 참가자가 대회 규칙을 준수하여 대회를 진행하였는 지, 그리고 그 코드로부터 Private Score가 재현이 되는 지 확인/검증하는 과정입니다.
  • 이 과정에서 대회 규칙을 위반한 사항(사전학습모델, 외부데이터, API 규칙 또는 Data Leakage 등)이 발견되거나 Private Score가 전혀 재현이 되지 않는 경우 규정 위반으로 간주될 수 있습니다.

Q) GPU로 인해 결과물 재현이 되지 않아도 괜찮나요?

  • 최종 제출 점수 재현이 100% 일치하지 않더라도, 순위가 변경되지 않을 수준의 차이는 감안하여 재현 여부를 결정하게 됩니다.

Q) 어떤 경우가 Data leakage에 해당되나요?

  • 대회 규칙 -> 유의 사항 부분을 참고 부탁드립니다.


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gl10k
2025.06.19 12:39

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DACON.GM
2025.06.19 09:59

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.

Naturesh
2025.06.19 13:07

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펭수펭수
2025.06.23 12:35

안녕하세요 혹시 2025년 8월 졸업예정자도 참여 가능한가요?
참고로 9월에는 대학원 입학예정입니다. 

DACON.GM
2025.06.23 13:41

참가 신청 기간에 참가자격을 만족하고 이를 증빙 가능하다면 참가가 가능합니다.

안나푸르나
2025.06.25 17:55

 CC3M 데이터셋 이용가능한가요??

DACON.GM
2025.06.25 18:08

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.

안나푸르나
2025.06.26 17:54

blip은 CC3M을 가지고 trained 되었는데, 그럼 blip 가중치도 사용하지 못하는건가요?

DACON.GM
2025.06.26 17:58

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.

안나푸르나
2025.06.26 18:01

감사합니다. seed 설정 하지 않고 인퍼런스한 제출물의 경우 실격인가요?

DACON.GM
2025.06.26 18:05

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.

안나푸르나
2025.06.27 15:32

submission.csv 제출시에, 

모델 output이 X. ~~ 로 나오고, 제출자가 직접 X만 기록해도 괜찮은가요?

아니면 모든 과정이 자동화되어야하나요?

DACON.GM
2025.06.27 15:34

모델 출력에 대해 코드로 일괄적으로 후처리를 진행하시면 됩니다.

안나푸르나
2025.06.27 15:36

만약 모델 출력에서 제출자가 A/B/C/D를 직접 추출한 경우 실격인가요?

DACON.GM
2025.06.27 15:37

네 모델 출력에서 코드를 통해 일괄적으로 답변을 추출할 수 있어야합니다.
직접 수기로 추출하여 기입하는 것은 해당 대회 뿐만 아니라 모든 대회에서도 금지되고 있는 사항입니다.

안나푸르나
2025.06.27 15:39

빠른 답변 감사합니다~

안나푸르나
2025.07.01 10:26

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데이터연습
2025.07.01 10:26

Knowledge Distillation 하는 모델도 2023년 12월 31일 전에 공개된 모델이어야 하나요??

DACON.GM
2025.07.01 10:30

네, 학습 과정에 활용하는 모델도 사전학습모델 사용 규칙을 따라야합니다.

안나푸르나
2025.07.01 10:45

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DACON.GM
2025.07.01 10:30

7B 모델이기에 추론에는 그대로 활용이 불가능한 모델입니다.
다만, 24년 전에 공개된 모델로 학습/증강 과정에서는 활용 가능합니다.

안나푸르나
2025.07.01 10:42

2024년에 공개된 LLaVA-KD의 경우 애매한게, KD 방법을 LLaVA에 적용한 것입니다. 

그렇다면 LLaVA를 KD한 제출자는 실격인가요? 아니면 방법론이므로 인정되나요?

DACON.GM
2025.07.01 10:47

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.

데이터연습
2025.07.01 10:46

distill 하는 모델도 3B 미만 이어야하나요?

DACON.GM
2025.07.01 10:47

추론 규칙에 해당합니다. 대회 규칙을 확인해주세요.