왜곡이 없는(Rectilinear Source Domain) 이미지와 대응되는 레이블 정보를 활용하여, 
레이블이 존재하지 않는 왜곡된 영상(Fisheye* Target Domain)에서도 
강인한 이미지 장면 분할(Semantic Segmentation) 인식을 수행하는 알고리즘 개발
* Fisheye: 200도의 시야각(200° F.O.V)을 가지는 어안렌즈 카메라로 촬영된 이미지

대회 설명 적힌 내용인데 '레이블이 없는 왜곡 영상'이라고 했으니 안되지 않을까여

안녕하세요, mashimaru 님
train_target 데이터를 직접 masking 하는 것은 규정 위반에 해당합니다.
다만, 모델을 통해서 train_target 데이터의 mask를 예측하고, 해당 mask를 활용하는 것은 가능합니다.
본 대회 규정인:
'모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 
비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.'
를 참고 부탁드립니다.
감사합니다.