2022 Samsung AI Challenge (3D Metrology)

Infer해야 하는 목표가 정확히 무엇인지 헷갈립니다

2022.08.09 11:37 1,424 조회

대회 안내에는 : 전자현미경(SEM) 이미지로부터 깊이를 예측하는 AI 알고리즘 개발이라고 쓰여 있고,(1)

데이터의 sample submission설명을 보면 :

  • sample_submission.zip (제출 양식) - 총 25998개
  • 실제 Hole 단위 SEM 영상으로부터 추론한 Depth Map (.png, int) (2)

라고 쓰여 있습니다

즉, 제공된 train image를 갖고 average depth(1)을 추론하는 게 아니라 Depth map 자체를 png(2)로 inference해야 한다고 이해했는데 맞을까요?

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DACON.GM
2022.08.09 14:18

안녕하세요 METFORMIN님,
말씀해주신 내용과 같이, Depth Map 자체를 추론해야합니다.
Depth Map은 실제 SEM Hole 영상의 픽셀 별 매칭되는 깊이 정보입니다.
Average depth는 전체 SEM 영상의 평균 깊이입니다.

이해를 돕기 위해 부연 설명을 해드리자면,
학습이 가능한 데이터는 Train Dataset의 Real SEM Hole 영상과 Simulation Dataset의 Simulation SEM Hole 영상이 있습니다.
1. Simulation SEM Hole 영상은 매칭되는 Depth Map으로부터 Simulator를 통해 생성된 영상입니다. 즉, Simulation 폴더 내 Depth Map과 매칭되는 Simulation SEM Hole 영상은 대응관계가 존재합니다.
2. Train Dataset의 Real SEM Hole 영상은 Simulation SEM Hole 영상과 유사하나, 대응관계가 없습니다. 또한 Depth Map은 주어지지 않으며 전체 SEM 영상의 Depth 평균인 average_depth 정보만 주어집니다.
3. 실제 추론은 Real SEM Hole 영상으로 이루어집니다. (Test Dataset -> SEM)
자세한 내용은 데이터 탭의 "데이터 설명"과 베이스라인을 참조 해주세요.
감사합니다.