📡 Задача Radar с IOAI
Сейчас в Астане проходит международная олимпиада по ИИ для школьников, участвуют почти 500 человек из 108 стран. Россию представляют 8 школьников из Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Сочи, Ижевска и Волгограда.
Следим за развитием событий и разбираем одну из тренировочных задач прошлого года.
Разработать ИИ-модель для семантической сегментации данных радара. Нужно определять, что находится в каждой точке пространства: человек, стул, чемодан, стена или фон.
Входные данные:
Тензор размера (7, 50, 181), где:
— 6 тепловых карт (статичные/динамические в координатах дальность-азимут, дальность-угол-места, дальность-скорость)
— 1 карта разметки с классами: -1 (фон), 0 (чемодан), 1 (стул), 2 (человек), 3 (стена)
Задача: По первым 6 картам предсказать 7-ю (разметку)
Данные:
— 1800 тренировочных, 500 валидационных, 500 тестовых сэмплов
— Файлы в формате .mat.pt
Метрика:
— Фон: 1 балл за пиксель
— Объекты: 50 баллов за пиксель
— Итоговый скор нормализуется от 0 до 1
Бейзлайн: 0.67, лучший результат: 0.90
Формат сабмита: submission.zip с двумя CSV-файлами для валидации и теста
🖥 Подробности и код
#IOAI #Radar #ComputerVision #DeepLearning #AIChallenge #олимпиады
💡 Репетитор IT men // @mentor_it
Сейчас в Астане проходит международная олимпиада по ИИ для школьников, участвуют почти 500 человек из 108 стран. Россию представляют 8 школьников из Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Сочи, Ижевска и Волгограда.
Следим за развитием событий и разбираем одну из тренировочных задач прошлого года.
Разработать ИИ-модель для семантической сегментации данных радара. Нужно определять, что находится в каждой точке пространства: человек, стул, чемодан, стена или фон.
Входные данные:
Тензор размера (7, 50, 181), где:
— 6 тепловых карт (статичные/динамические в координатах дальность-азимут, дальность-угол-места, дальность-скорость)
— 1 карта разметки с классами: -1 (фон), 0 (чемодан), 1 (стул), 2 (человек), 3 (стена)
Задача: По первым 6 картам предсказать 7-ю (разметку)
Данные:
— 1800 тренировочных, 500 валидационных, 500 тестовых сэмплов
— Файлы в формате .mat.pt
Метрика:
— Фон: 1 балл за пиксель
— Объекты: 50 баллов за пиксель
— Итоговый скор нормализуется от 0 до 1
Бейзлайн: 0.67, лучший результат: 0.90
Формат сабмита: submission.zip с двумя CSV-файлами для валидации и теста
🖥 Подробности и код
#IOAI #Radar #ComputerVision #DeepLearning #AIChallenge #олимпиады
💡 Репетитор IT men // @mentor_it