Mosquito Flight Trajectory Prediction AI Competition

Algorithm | Time-Series | Tabular | Regression | LiDAR | Hit Rate

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Description

[배포용 데이터 구조]

open.zip

├── train/

│  ├── TRAIN_00001.csv

│  ├── TRAIN_00002.csv

│  ├── ...

│  └── TRAIN_10000.csv

├── test/

│  ├── TEST_00001.csv

│  ├── TEST_00002.csv

│  ├── ...

│  └── TEST_10000.csv

├── train_labels.csv

└── sample_submission.csv


[세부 설명]

  • 본 대회의 좌표는 방 기준 절대 좌표가 아니라, LiDAR 센서 기준의 sensor-local 3차원 좌표계입니다. 좌표 단위는 미터(m)이며, 축 방향은 x: forward, y: left, z: up으로 정의됩니다.
  • train/: 학습용 관측 시계열 샘플 폴더입니다. 각 CSV는 하나의 모기 샘플이며, 컬럼은 timestep_ms, x, y, z 입니다.
  • test/: 평가용 관측 시계열 샘플 폴더입니다. 구조와 컬럼은 train/과 동일합니다.
  • train_labels.csv: 각 TRAIN_xxxxx.csv에 대응되는 정답 파일입니다. 컬럼은 id, x, y, z 이며, 마지막 관측 시점 이후 80ms 시점의 실제 모기 좌표를 의미합니다.
  • sample_submission.csv: 제출 양식 파일입니다. 컬럼은 id, x, y, z 입니다.

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