В июле в Москве пройдет международный хакатон IceVision по беспилотному транспорту – участникам предстоит учить ИИ вести машину сквозь пургу, заносы, по гололедице, низкой освещенности – словом, в условиях классической зимы умеренного климатического пояса. Организаторами конкурса выступают НИТУ «МИСиС» и проект «Технологические конкурсы Up Great». Партнер — научно-производственное объединение «СтарЛайн». Призовой фонд IceVision превышает 3 миллиона рублей. Почувствовать себя богом снежных дорог (и кодинга) можно, подав заявку до 21 июня.

image

Кстати, Ice Vision – уже второй опыт НИТУ «МИСиС» в организации международных хакатонов. В сентябре 2017-го года в «Доме-коммуне» прошел первый международный хакатон по компьютерному зрению VisionHack, на котором 27 команд из 5 стран мира учили беспилотные автомобильные системы видеть дорогу, различать «зебру», лежачие полицейские, дорожные знаки и т.д.

image

Участникам IceVision предстоит разработать программное обеспечение, которое позволит беспилотному автомобилю анализировать данные со стереокамер или лидаров и корректно распознавать дорожную обстановку в неблагоприятных условиях российской зимы.

Уверенное распознавание знаков в любых погодных условиях — необходимое требование для создания транспорта 5-го уровня беспилотности, т.е. способного перемещаться полностью без участия водителя в любых погодных условиях на любой дороге общественного пользования. На настоящий момент полностью эта задача не решена никем из производителей беспилотных транспортных средств, поэтому является актуальной на мировом уровне.

Датасет будет состоять из 20 тысяч (!) специально отобранных «зимних» изображений дорог.
Хакатон пройдет 13-16 июля в студенческом кампусе «Дом-коммуна» НИТУ «МИСиС». Всем иногородним предоставят бесплатное проживание и питание. Возраст участников от 14 до 30 лет.

Как стать участником Ice Vision:

  1. Подать заявку на сайте до 21 июня. К этому моменту хорошо бы иметь команду от 3 до 5 человек, но даже если ее нет, команду помогут собрать на месте.
  2. Пройти конкурсный заочный отбор. Это небольшое задание для доступа к телу выхода в очный тур. Без отбора нельзя, все серьезно.

Это все. Всего 2 пункта. Уже 25 июня объявят результаты заочного этапа, и можно будет потихоньку паковать железо для июльского интенсива. Очный этап пройдет с 13 по 16 июля.

Keep calm and code on.

image

Комментарии (8)


  1. easyman
    18.06.2019 23:25
    +1

    Почему до 30 лет?


    1. Rambalac
      19.06.2019 04:52

      Иначе красивые фотки для инвесторов не получатся.


    1. Selishcheva Автор
      19.06.2019 08:46

      Просто такой формат. Изначально он задумывался как конкурс университетских команд, то есть студентов, но потом все же решили расширить число участников и ввели ограничение по возрасту. В принципе все конкурсы для молодых имеют ограничение «до 30 лет», тот же УМНИК, например.
      А для всех, без ограничения, у Up Great есть другой конкурс, но там уже и призовой фонд совсем другой.


      1. PavelMSTU
        19.06.2019 15:40

        только студенты — логично.
        «только до 30 лет» — не логично.


      1. Zavtramen
        19.06.2019 16:21
        +1

        Что значит для молодых? Я тоже молодой, мне всего 35!


        1. Selishcheva Автор
          19.06.2019 17:41

          Полностью поддерживаю — ВОЗ вообще определяет молодость до 44 лет.


  1. superstarstas306
    19.06.2019 10:22

    Без отбора нельзя, все серьезно.

    20 тысяч картинок?
    Ребята, это несерьезно. Можно прохендлейблить за половину времени хакатона.
    Пытаться что-то обучать на таком маленьком объеме тоже странновато, мягко говоря.
    20к классов для начала имело бы смысл сделать


    1. Selishcheva Автор
      19.06.2019 11:55

      Задача состоит не только в классификации, но и в детектировании объектов (знаков) в видеопотоке и наборе данных лидара — что с одной стороны повышает трудоемкость ручной разметки, а с другой — по регламенту тестовая выборка станет доступна за несколько часов до окончания финала.


      Что касается размера датасета, то на настоящий момент это самый качественный по совокупности параметров (размер, разрешение изображений, стереоизображения и лидар) датасет зимних дорожных условий в открытом доступе и под открытой лицензией — лучше источника для обучения не существует.
      Разрешается использовать любые иные датасеты для обучения системы (например, датасет МГУ), а так же предобученные сети — что позволит нивелировать не самый большой размер обучающей выборки при корректном подходе.