대회명

드론영상 작물수분스트레스지수 탐지 알고리즘 경진대회

배경

드론으로 촬영한 적외선 영상을 이용해서 작물의 수분스트레스 지수(CWSI:Crop Water Stress Index)를 추정하는 모델을 만들고자 합니다.
작물의 수분이 결핍 상태가 되면 해당 스트레스 요인에 노출되는 시간, 강도에 따라 다양한 부정적 반응이 발생하고, 작물의 생산량 저하 및 품질 악화로 이어집니다.
CWSI는 작물이 수분에 대하여 느끼는 스트레스 정도를 0에서 1사이의 값으로 표현하는 지수 중 하나입니다.
온도는 CWSI를 결정하는 주요한 요인의 하나로, 작물의 엽온이 대기온도보다 1~4도 정도 낮은 경우에 작물의 증산이 최대가 되며, 이때의 CWSI는 0이 됩니다.
반대로 작물의 엽온이 대기온도보다 4~6도 정도 높을 경우에 작물은 증산 활동을 하지 않게 되며, CWSI가 1이 됩니다. (실제 값은 음수나 1보다 큰 수가 나올 수 있습니다.)

주최

동서울대학교 / (주)에어랩

주관

AIFactory

참가 대상

작물수분스트레스 탐지 알고리즘 개발에 관심 있는 일반인, 학생, 기업 등 누구나 (단, 14세 이상)

데이터 제공

https://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

일정 (UTC+ 9(한국) 기준)

플랫폼 태스크 등록 및 경연대회 홍보: 2020.11.20
경연대회 : 2020.11.23 ~ 2020.12.02
1st랩 : 2020.11.23 ~ 2020.12.02
※ 대회의 원활한 진행을 위해 일정은 변경될 수 있음.

상금/수여팀

랩은 총 1회를 진행하며, 총 상금 500만원을 지급합니다.
체크 포인트 (Check Point Time)
1st랩은 대회 기간 중 참가자가 제출한 답안지와 주관사가 보유한 정답지의 '비교 & 검증'을 1시간 단위로 수행함.
※ 참가자가 팀인 경우 팀의 대표에게 지급함.

평가 방법

실제 해당 기간, 해당 좌표의 CWSI 값과 참가자가 제출한 예측 CWSI 값 사이의 오차를 기준으로 평가합니다.
오차 산정에는 MAE(mean absolute error)가 사용됩니다.

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.
https://docs.google.com/document/d/1GdlFCJo_-N6wANOwFNujBeFjlmjlIHelwzTvTdQFvk4/edit?usp=sharing
4) 저작물 소유권 관련
데이터에 대한 설명 및 데이터셋 파일 등 제공된 일체의 정보는 동서울대학교/(주)에어랩의 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 동서울대학교/(주)에어랩의 소유로 인정됨.
※ 본 대회는 추가 공지가 있을 때까지 PC버전으로 진행하시기 바랍니다.
※ Internet Explorer 11버전과 Chrome 79버전에 최적화 되어 있습니다.

문의

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