분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
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※ 종합 평가는 전문 심사위원단의 서면 평가로 진행
※ 모델 성능(30점) 환산식 : 30 X ((2차 평가 대상팀 리더보드 Public 점수) / (2차 평가 대상팀 중 리더보드 Public 최고점수))^N (N은 조정 계수로 1~5 사이로 설정되며 비공개)
본 대회는 submit.zip 파일을 제출하는 방식의 '코드 제출 대회'로 진행됩니다. (기본 가이드 문서)
참가자는 아래와 같은 구조로 submit.zip
을 구성하여 제출해야 합니다.
아래의 구조와 동일하고 디렉토리 명과 파일 명을 모두 일치 시켜야합니다.
📁 제출 파일 구조 (submit.zip)
submit.zip
├── model/ # 모델 가중치 파일을 저장하는 디렉토리
│ └── (예: model.pt 등)
├── script.py # 실제 추론이 수행되는 실행 코드
└── requirements.txt # 필요한 패키지 및 버전 명시
script.py
는 submit.zip을 제출 시 평가 서버에서 자동으로 실행됩니다.requirements.txt
는 pip install -r requirements.txt
명령어로 설치 가능한 형태여야 하며, 추론 시 필요한 모든 패키지를 포함해야 합니다.제출 시, 평가 서버에서 참가자가 제출한 submit.zip
파일에는 아래 항목이 자동으로 추가됩니다.
submit.zip
├── model/ # 참가자 구성
├── script.py # 참가자 구성
├── requirements.txt # 참가자 구성
├── data/ # 평가에 사용될 테스트 데이터 (디렉토리 자동 생성)
└── output/submission.csv # 참가자 추론 결과가 저장되는 경로 (디렉토리 자동 생성)
data/
디렉토리는 실제 평가 데이터를 포함한 경진대회 데이터가 포함되며, 읽기전용으로 쓰기 및 수정이 불가능한 디렉토리입니다.output/
디렉토리는 참가자의 script.py
실행 결과로 생성된 예측 결과 파일이 저장되는 디렉토리이며, 해당 디렉토리 내에 반드시 submission.csv
으로 생성될 수 있어야합니다.💾 제출 파일 용량 제한
💾 평가 서버 기본 설치 패키지(라이브러리) 목록
1) 주요 설치 패키지(라이브러리)
torch==2.8.0+cpu
torchaudio==2.8.0+cpu
torchvision==0.23.0+cpu
tensorflow-cpu==2.17.0
pillow==10.4.0
PyMuPDF==1.24.11
pandas==2.2.2
numpy==1.26.4
faiss-cpu==1.8.0
langchain==0.3.7
langchain-community==0.3.7
ultralytics==8.3.170
scikit-learn==1.5.2
accelerate==0.34.2
transformers==4.46.3
python-pptx==1.0.2
pdfminer.six==20231228
opencv-python==4.10.0.84
pdf2image==1.17.0
sentencepiece==0.2.0
regex==2024.9.11
tqdm==4.66.5
loguru==0.7.2
pyyaml==6.0.2
rich==13.9.4
albumentations==1.4.20
2) 주요 설치 시스템 패키지
python3.10
python3-pip
python3.10-distutils
build-essential
libffi-dev
libblas3
liblapack3
tzdata
libopenjp2-7
libpng-dev
libjpeg-dev
libomp-dev
poppler-utils
ffmpeg
unzip
p7zip-full
pdftk-java
qpdf
gfortran
default-jre
git
script.py
내에서 open/
디렉토리의 데이터를 로드하고, output/
디렉토리에 예측 결과를 반드시 submission.csv의 파일명으로 저장되어야 합니다.Start Date
Team Merger Deadline
Close
Submission Deadline
※ 종합 평가는 전문 심사위원단의 서면 평가로 진행
※ 모델 성능(30점) 환산식 : 30 X ((2차 평가 대상팀 리더보드 Public 점수) / (2차 평가 대상팀 중 리더보드 Public 최고점수))^N (N은 조정 계수로 1~5 사이로 설정되며 비공개)
본 대회는 submit.zip 파일을 제출하는 방식의 '코드 제출 대회'로 진행됩니다. (기본 가이드 문서)
참가자는 아래와 같은 구조로 submit.zip
을 구성하여 제출해야 합니다.
아래의 구조와 동일하고 디렉토리 명과 파일 명을 모두 일치 시켜야합니다.
📁 제출 파일 구조 (submit.zip)
submit.zip
├── model/ # 모델 가중치 파일을 저장하는 디렉토리
│ └── (예: model.pt 등)
├── script.py # 실제 추론이 수행되는 실행 코드
└── requirements.txt # 필요한 패키지 및 버전 명시
script.py
는 submit.zip을 제출 시 평가 서버에서 자동으로 실행됩니다.requirements.txt
는 pip install -r requirements.txt
명령어로 설치 가능한 형태여야 하며, 추론 시 필요한 모든 패키지를 포함해야 합니다.제출 시, 평가 서버에서 참가자가 제출한 submit.zip
파일에는 아래 항목이 자동으로 추가됩니다.
submit.zip
├── model/ # 참가자 구성
├── script.py # 참가자 구성
├── requirements.txt # 참가자 구성
├── data/ # 평가에 사용될 테스트 데이터 (디렉토리 자동 생성)
└── output/submission.csv # 참가자 추론 결과가 저장되는 경로 (디렉토리 자동 생성)
data/
디렉토리는 실제 평가 데이터를 포함한 경진대회 데이터가 포함되며, 읽기전용으로 쓰기 및 수정이 불가능한 디렉토리입니다.output/
디렉토리는 참가자의 script.py
실행 결과로 생성된 예측 결과 파일이 저장되는 디렉토리이며, 해당 디렉토리 내에 반드시 submission.csv
으로 생성될 수 있어야합니다.💾 제출 파일 용량 제한
💾 평가 서버 기본 설치 패키지(라이브러리) 목록
1) 주요 설치 패키지(라이브러리)
torch==2.8.0+cpu
torchaudio==2.8.0+cpu
torchvision==0.23.0+cpu
tensorflow-cpu==2.17.0
pillow==10.4.0
PyMuPDF==1.24.11
pandas==2.2.2
numpy==1.26.4
faiss-cpu==1.8.0
langchain==0.3.7
langchain-community==0.3.7
ultralytics==8.3.170
scikit-learn==1.5.2
accelerate==0.34.2
transformers==4.46.3
python-pptx==1.0.2
pdfminer.six==20231228
opencv-python==4.10.0.84
pdf2image==1.17.0
sentencepiece==0.2.0
regex==2024.9.11
tqdm==4.66.5
loguru==0.7.2
pyyaml==6.0.2
rich==13.9.4
albumentations==1.4.20
2) 주요 설치 시스템 패키지
python3.10
python3-pip
python3.10-distutils
build-essential
libffi-dev
libblas3
liblapack3
tzdata
libopenjp2-7
libpng-dev
libjpeg-dev
libomp-dev
poppler-utils
ffmpeg
unzip
p7zip-full
pdftk-java
qpdf
gfortran
default-jre
git
script.py
내에서 open/
디렉토리의 데이터를 로드하고, output/
디렉토리에 예측 결과를 반드시 submission.csv의 파일명으로 저장되어야 합니다.09.12
Start Date10.12
Team Merger Deadline10.12
CloseInvalid Date
Submission Deadline
DACON Co.,Ltd | CEO Kookjin Kim | 699-81-01021
Mail-order-sales Registration Number: 2021-서울영등포-1704
Business Providing Employment Information Number: J1204020250004
#901, Eunhaeng-ro 3, Yeongdeungpo-gu, Seoul 07237
E-mail dacon@dacon.io |
Tel. 070-4102-0545
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