【SIGNATEコンペティション】オフロード画像のセグメンテーションチャレンジ～オフロード環境の実走行で得られた画像を領域分割するモデルの作成にチャレンジしよう！～
オフロード画像のセグメンテーションチャレンジ ～オフロード環境の実走行で得られた画像を領域分割するモデルの作成にチャレンジしよう！～
コンペティション期間：2020/12/09-2021/02/11
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趣意
防衛装備庁先進技術推進センターでは、オフロード（無舗装路及び不整地）での自律走行について研究しています。 オフロードでは、公道での自動運転等とは異なり、詳細な三次元地図や路車間通信等のインフラを利用することができません。そのため、オフロードでの自律走行のためには、周辺の環境について、走行できる領域や障害物を高精度かつ高速に認識することが重要です。 そこで、オフロード環境等の実走行で得られた画像を領域分割するアルゴリズムを作成し、認識精度と推論速度を競うコンテストを開催します。
今回のコンテストにおいて、提出された予測モデルがそのまま装備品に導入されることはありません。入賞者から提出された予測モデルは、今回のコンテストで提供されないデータセットでの再学習等を行った後、防衛装備庁先進技術推進センターにおいて作成された予測モデルとの比較を行うために利用する予定です。 また、入賞者より提出された提出物に含まれるノウハウ等の情報については、今後の防衛省及び防衛装備庁における研究開発の中で使用される可能性があります。
開催部門
「認識精度部門」「推論速度部門」の2つの部門をご用意しています。いずれか1つの部門のみの参加も可能です。
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懸賞
1位￥300,000 2位￥200,000 3位￥100,000（2部門共通）
課題
オフロード環境の実走行で得られた画像に対して、「road」「dirt road」「other obstacle」の3つのカテゴリに対応する領域をピクセルレベルで分割・色分けしていただきます。
※色分けした画像ファイル（png）を、応募用ファイル（json）に変換するpythonソースコードは、データページでダウンロード可能です。
