시각정보 기반 질의응답 알고리즘 경진대회

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주  최 과학기술정통부, 한국정보화진흥원
주  관 유클리드소프트
응모분야

기획/아이디어 과학/공학 게임/소프트웨어

접수방법

이메일

참가자격

대학생 대학원생 일반인 중학생 고등학생 기업

시상종류

현상공모

접수기간 2020-11-27 ~ 2020-12-06
1등 시상금 300만원
홈페이지 AIFactorylaunch

language 공모요강

시각정보 기반 질의응답 알고리즘 경진대회


● 참가 대상
  - 시각정보 알고리즘 개발에 관심 있는 일반인, 학생, 기업 등 누구나 (단, 14세 이상)



● 데이터 제공
  - aifactory.space 의 회원가입을 완료한 회원이 본 대회 참가를 할 경우에만 데이터 제공
  - 회원가입 시 오류가 확인될 경우 가입 무효화 후 오류 메시지 팝업창 제시
  - "대회 규칙"에 대한 동의가 있어야만 대회 참가 가능



● 공모일정
  - 플랫폼 태스크 등록 및 경연대회 홍보: 2020.11.24
  - 경연대회 : 2020.11.27 ~ 2020.12.06
  - 1st랩 : 2020.11.27 ~ 2020.12.06
  ※ 대회의 원활한 진행을 위해 일정은 변경될 수 있음.



● 시상내역
  - 랩은 총 1회를 진행하며, 총 상금 300만원을 지급합니다.



● 평가 방법
  - 객관적인 성능 평가를 위해서 다음과같은 한국어 VQA성능을 측정 메트릭을 제안한다.
   1) 내용 : 이미지와 관련 질의에 대한 답변 정확도
   2) 지표 : 정확도 Accuracy
   3) 목표(기준) : 42 % 이상
   4) 검증환경 : VQA 모델 완성과 데이터셋 구축을 완료한 시점에 모델의 답변 정확도를 평가
   5) 검증절차 :
       1. 모델을 사용하여 학습데이터로 예측모델 학습
       2. 검증 데이터를 이용한 모델의 답변 생성
       3. 정답 비교평가 및 수량 산출
       4. VQA가 제공하는 정확도 측정



● 평가 과정
  - ‘Public Score’는 리더보드 운영 기간 중에 확인 가능하며, ‘Private Score’는 리더보드 운영
    기간 중에는 확인할 수 없으며, 대회 종료 이후에 공개됨.
  - 단, Private Score는 마지막 제출 파일로 채점되므로, 참가자는 자신이 채점 받고 싶은
    제출 파일을 최종적으로 갱신하여야 함.
  - 랩별 종료일 이전에 목표점수 도달 시 리더보드 운영을 종료하고, Private Score 1순위 참가자는
     AIFactory로 정해진 코드 양식에 맞는 코드파일과 제공되는 양식에 맞는 설명자료를 제출함.
  - 평가는 다음과 같은 과정으로 이루어짐.
     A. 공개 랭킹 (Public Score): 대회 중 Test 데이터의 일부로 채점함.
     B. 최종 랭킹 (Private Score): Public Score에서 사용하지 않은 Test 데이터의 나머지로만 채점함
         (랭킹에 사용되는 Test 데이터의 비율은 공개되지 않음).
     C. 종합 최종 랭킹 (Final Private Score): 랩별 대회기간 안에 정해진 코드 양식에 맞는
         코드파일과 제공되는 양식에 맞는 설명자료를 제출한 상위 참가자 팀들을 대상으로 다음의
         평가 기준을 바탕으로 종합 최종 랭킹을 공개함.



● 대회 규칙
  ※ 아래 내용에 대해서 동의 후 대회 참가할 수 있음.


  1) 외부 데이터 사용 관련

   - 외부 공공 데이터 사용이 가능하나, 코드 제출 시 함께 제출
   - 공공 데이터 외의 외부 데이터는 법적인 제약이 없는 경우에만 사용 가능
   - 외부 데이터를 크롤링할 경우, 크롤링 코드도 함께 제출


  2) 팀 참가 관련
   - 한 팀의 인원 제한은 없음.
   - 팀 대표 1인만 대회참가 신청
   - 제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출
   - 팀이 수상하는 경우 팀 대표에게만 상금 지급


  3) 저작물 제출 및 검증 관련
   - 입상자는 아래 저작물을 제출해야 함.
   - 구글 Colab에서 작동하는 train.ipynb 파일 공유
   - 구글 Colab에서 작동하는 test.ipynb 파일 공유
   - 상기 ipynb를 구동하기 위한 필요한 파일 (모델 가중치 및 외부파일) 공유
   - 모델 설명서 제출
   - 공유는 reviewers@aifactory.page 계정에 읽기 권한 제공을 말함.
   - 입상자가 제출한 코드는 구동 및 성능 재현성 검증이 되어야 함.
   - 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함.
   - 별도로 필요한 라이브러리가 있을 경우 Colab 소스코드 내에 설치하는 코드가 있어야 함.
   - 입상자는 코드에 대한 주석을 작성해야 하며, 대회 운영자가 추가 요청을 할 수 있음.
   - 코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용하여야 함.
   - 모델 설명서는 아래 템플릿에 맞게 작성 후 reviewers@aifactory.page에 공유함.
     docs.google.com/document/d/1GdlFCJo_-N6wANOwFNujBeFjlmjlIHelwzTvTdQFvk4/edit?usp=sharing


  4) 저작물 소유권 관련
   - 데이터에 대한 설명 및 데이터셋 파일 등 제공된 일체의 정보는 유클리드소프트의 자산임.
   - 상기 정보는 본 대회의 참가 목적으로만 사용할 수 있으며, 다른 목적으로는 사용 불가함.
   - 입상자들은 코드 및 저작물 관련 양수양도 계약이 작성이 되며, 해당 계약이 성사된 이후, 상금이 수여됨.
   - 해당 코드 및 관련 저작물의 소유권은 모두 유클리드소프트의 소유로 인정됨.
    ※ 본 대회는 추가 공지가 있을 때까지 PC버전으로 진행하시기 바랍니다.
    ※ Internet Explorer 11버전과 Chrome 79버전에 최적화 되어 있습니다.



● 대회기간
  - 2020-11-27 ~ 2020-12-06



● 문의사항
  - TEL : 042-710-6451, MAIL : contact@aifactory.page



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