学習用データ、評価用データ1の棚画像の向きを、棚の上部が上になるよう揃えました。学習用データのアノテーションの銘柄コード(category)に一部不備がありましたので修正しました。チュートリアルを公開しました。学習用データのアノテーション(train_040.json,train_060.json)の銘柄コードに一部不備がありましたので修正しました。学習用データのアノテーションの銘柄コード、マスタ画像データ(3147,3242,4238)、マスタテキストデータの名称(2088,4533)に不備がありましたので修正しました。FAQを掲載しました。案内をスケジュールに掲載しました。ステージ2ページを公開しました。本コンペティションは2部ステージ制となります。ステージ1終了までに、最終選択した投稿結果の学習済モデルを学習済モデル提出ページから提出ください。詳細については「コンペティションの流れ」をご確認ください。学習済モデル提出ページへステージ2ページへ背景~加熱式たばこ等の登場によるたばこ銘柄増~近年の技術革新により、従来の紙巻たばこに加え、新しいスタイルのたばこ製品として、加熱式たばこ等が登場してきており、銘柄が増えております。~棚画像情報からたばこ商品を検出する機械学習アルゴリズムを提案いただきます~販売店舗の方への売り場支援の一環として、棚割りのご提案を行うにあたり、棚における各銘柄の配置確認を行っています。本確認をより早く正確に行う上で、新たな機械学習アルゴリズムを募集します。して割り当て、銘柄の1つを付与していただきます。棚画像の数:(学習用)184画像、(評価用)109画像マスタ画像数(=銘柄数):223画像なお、検出対象は、以下のとおりとします。・棚に置かれているたばこ(テーブルに積まれているものは対象外)・パッケージ全体が写っているたばこ(画像の端で見切れているものは対象外)・プレート上端より上の領域コンペティションの流れ本コンペティションは、ステージを2つに分けて開催します。<ステージ1>ステージ1では、モデル作成に取り組んでいただき、評価用データ1への予測結果を投稿ください。ステージ1終了までに、最終選択した投稿結果の学習済モデルも提出いただく必要があります。・モデルを複数回提出した場合は、最後に提出したモデルが最終選択した投稿結果の学習済モデルと見なされます。・ステージ1終了後は学習済モデルが提出できなくなりますので、コンペ終了間近の際は十分にご注意ください。・特にモデルのサイズが大きい場合は提出に時間がかかりますので、余裕を持ったご対応をお勧めします。<ステージ2>ステージ1で作成いただいたモデルの汎化性能評価の為に、ステージ1終了後、ステージ2専用ページと新しい評価用データ2を公開します。ステージ1で最終選択した投稿結果を出力するモデル(ステージ1と同一のモデル)に評価用データ2を入力し、同一の推論方法を用いて出力された予測結果を、"一度だけ"投稿してください。この評価用データ2に対する予測精度により、最終順位を決定します。・ステージ1で提出した学習済モデルを、ステージ2で変更・改変をしてはいけません。・ステージ1で提出した学習済モデルと最終提出物に含まれる学習済モデルが同一でなければ失格となります。・乱数の取り扱いには十分に注意頂き、事前に学習済モデル及び予測結果の同一性を確認いただく等のご対応をお願いします。・ステージ2のスコアボードは、コンペ実施中はダミースコアの"0"が表示され、コンペ終了時に自動的に最終評価に切り替わります。・2019年3月18日時点で20歳以上であること。・JTグループ社員の参加は可能ですが、入賞対象外となります。F1Score@IoU=0.5」を使用します。・評価値は0~1の値をとり、精度が高いほど大きな値となります。ステージ2で評価された評価指標を元に最終順位を決定します。ステージ2における評価指標が、タイ(同値)の場合は、ステージ1における評価指標が高い方が上位となります。ステージ1もタイの場合は、ステージ1で早い日時でご応募いただいた参加者を上位とします。入賞候補者の方には順位確定の際に下記の情報を提出していただきます。その提出モデルが下記いずれかに該当する場合は懸賞の獲得資格を失います。・2019年3月18日時点で20歳以上であること。・JTグループ社員の参加は可能ですが、入賞対象外となります。心構え・企業課題の達成、社会問題の解決、研究成果の共有等、大前提となる目的に合わせ、実用性を意識したアプローチで臨んでください。・利用アカウントは1人につき1つまで。アカウントが1つという条件の下であれば、チームでの参加も可能とします。情報の取り扱い・他の参加者と本コンペの予測に関連するデータ・ソースコードを共有する行為は禁止とします。・手動でラベル付けした結果を提出することは禁止します。・学習データのラベルを書き換えてモデルを学習することは禁止します。学習用データを画像処理手法により自動で水増しして学習用データとして利用することは可能です。・配布するデータ以外のデータを用いてモデルを学習することは禁止します。・画像内のたばこのパッケージにプリントされた文字情報を、推論の手がかりとして利用することも可能とします。APIなどのAPIの使用は禁止します。etc)は使用可能です。学習済モデルを使用する際は、ソース(論文のリンク等)を明記してください。・配布する学習用の棚画像の中に存在しない銘柄に対してもマスタ画像があれば予測ができるよう、マスタ画像と予測対象の棚画像の両方を入力として、棚のどこに何のたばこがあるかを出力するモデルを実装してください(下図参照)。棚画像だけを入力として予測するようなアルゴリズムは禁止です。※本ルールは、実運用を想定した際に、新発売の銘柄に対して、それが陳列した大量の棚画像を用意して再学習することなく、マスタ画像さえ撮影すれば予測できるようにすることを目的としています。3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装すること。1preprocess提供データを読み込み、データに前処理を施し、モデルに入力が可能な状態でファイル出力するモジュール。get_train_dataやget_test_dataのように、学習用と評価用を分けて前処理を行う関数を定義。2train1で作成したファイルを読み込み、モデルを学習するモジュール。学習済モデルや特徴量、クロスバリデーションの評価結果を出力する関数等を定義。3predict1で作成したテストデータ及び2で作成したモデルを読み込み、予測結果をファイルとして出力するモジュール。何らかの画像処理アルゴリズムによって自動的に付けることは可能ですが、手動で付けることは禁止となります。