お知らせ
2021/02/02:ディスカッションにて、本コンペに関してのコンペ運営としての声明を記載しております。
2021/02/03:データセットに不備が認められた為、修正の為に一時的にデータのダウンロードを停止させていただきます。
(02/08 13時に再公開を行いました)
2021/02/04:本コンペティションの流れおよび、ルールやスケジュールの変更を行いました 。
2021/02/08:学習済みモデル提出ページ、コンペステージ2ページを設置しました。
データセットの再公開、リーダーボードのリセットを行いました。
お手数ですが、既にデータをダウンロード済みの方もダウンロードページより再取得をお願い致します。
コンペ再開前(2月8日13時よりも前)に配布されたデータを利用(学習・予測)することは不可とします。
2021/02/16:ステージ2のルールとして、「ステージ1と同一の前処理・推論方法を用いること」を追加いたしました。
2021/02/26:チュートリアルを公開しました。
2021/03/16:ファイルアップロードにてエラーが出る方についての対応をフォーラムに追記しております。
アップロードにてエラーが出る方はこちらをご確認ください。
2021/07/01:表彰式の動画をYouTube上で公開しました。また、入賞者解法資料も公開しました。
コンペティションは2部ステージ制となります。詳細については本ページ下部「本コンペティションの流れ」をご確認の上、ステージ1終了までに最終選択した投稿結果の学習済みモデルを下記学習済みモデル提出ページから投稿ください。
背景
コンペティションの主催元であるひろしまサンドボックス推進協議会事務局(運営広島県)では、「作ってはならし、みんなが集まって創作を繰り返す、「砂場」のように何度も試行錯誤できる場」という考えを元に、様々な産業・地域課題の解決をテーマとして共創で試行錯誤できるオープンな実証実験の場「ひろしまサンドボックス」を構築しています。
「ひろしまサンドボックス」では、
AIやIoTを活用した実証プロジェクトを中心に、様々な取り組みをしています。そのうちの
1つが日本一の生産量を誇る広島のレモンに関する実証プロジェクトです。広島のレモンは国内需要の約6割を占め、広島県民にとってなじみの深い果実です。レモンサワーやハイボール、またサラダなどの料理に安心して使える国産レモンの需要は伸び続けている一方、生産者の高齢化や生産性の向上に伸び悩んでいることが現状です。
広島県では、このレモン農家の抱える課題に対し、IoTによる栽培データの収集及び
AI分析による「経験や勘」のデジタル化、ドローンや農業ロボットによる負担軽減といった実証事業に挑戦しております。
その課題解決の1つとして、平成
31年3月に広島県呉市大崎下島で行われた「とびしまハッカソン」では、これまで、農家の方の経験や勘に頼っていたレモンの等級判別を
AIで行うシステムのプロトタイプ開発が行われ、見事に優勝しました。ハッカソン終了後も有志で開発が続けられ、現地の島へ足しげく通い、農家の方の協力も得ながら約2,
500枚のレモンの撮影と画像のラベリング作業を行った結果、約70%までレモンの品質を判別できるようになりました。
そこで、本コンペティションでは、引き続き、この課題の解決に向けて、上記の判定装置をさらに高精度のものとすべくレモン選果のための等級を予測するアルゴリズムを構築していただきます。皆様からの多数のご応募をお待ちしております。
今回のデータについての詳細や広島のレモンが抱える問題の詳細についてはこちらより確認できます。
本コンペティションの流れについて
本コンペティションでは2つのステージに分けて開催することに変更させていただきます。
<ステージ1>
通常のコンペティションと同様にステージ1が終了するまでモデル作成に取り組んでいただき、評価用データAへの予測結果を投稿ください。本コンペティションではステージ1が終了するまでに、最終選択した投稿結果の学習済みモデルを投稿いただく必要があります。(3月以降に学習済みモデル提出ページから投稿できます)ステージ1終了後、ステージ2が公開されます。
・毎回学習済みモデルを投稿いただく必要はございませんが、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みモデルと見なされます。
・ステージ1終了後は学習済みモデルが投稿できなくなりますので、ステージ1終了間近の際には十分ご注意ください。
・
コンペルールの明確化の為に、アンサンブル禁止ルールについては撤廃致しました(詳細はルール及びFAQをご覧ください。)
・ステージ制への変更に伴い、ステージ1における擬似ラベリング禁止ルールについても撤廃致しました。
・
追加ルールとして、最終選択の学習済モデルは合計1GB以内(zip化前)の制限を満たすことを追加致しました。
・
追加ルールとして、モデル圧縮等は禁止とすることを追加致しました(モデル圧縮技術に関する競争をレギュレーション外とさせていただきたい為)
<ステージ2>
ステージ2で公開する評価用データBに対する予測精度により、本コンペにおける最終的な順位を決定いたします。ステージ1で最終的に選択いただいた学習済みモデルを用いて、評価用データBに対する予測結果を1度だけ投稿ください。ステージ2で公開する評価用データBは、ステージ1で配布した画像サイズと同じですが、ステージ1とは異なる個体、異なる撮影条件となります。
・ステージ1で最終提出した学習済モデルはステージ2では変更・改変してはいけません。
・ステージ1で最終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。
・乱数の扱いには十分に注意いただき、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いたします。
・ステージ2のリーダーボードはコンペ実施中にダミースコア”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。
・ステージ2ではステージ1と同一の前処理・推論方法を用いてください。
課題
以下の画像データから、レモンの等級を分類していただきます。
等級は、0:優良、1:良、2:加工品、3:規格外の4種です。
【特記事項】
今回のコンペでは入賞者のモデルやノウハウをRaspberryPiなどの小型IoT端末上に実装することを想定しておりますので、
推論の際に用いる
TTA(test time augmentation)を禁止とします。
※特記事項について、カミングスーン期間で出たユーザ様のご質問に対するFAQも追加していますのでご参照ください。
※その他のルールの詳細は「ルール」ページをご参照下さい。
コンペティション詳細
提供 データ |
<ステージ1> 学習:画像データ1,102枚 評価:画像データ1,651枚 |
報酬等 | <ステージ1> 報酬なし <ステージ2> 1位:賞金10万円 + レモン10kg+レモンのお菓子の詰め合わせ 2位:レモン10kg+レモンのお菓子の詰め合わせ 3位:レモン10kg ※ステージ1では報酬なし、ステージ2のみ上記報酬がございます。 |
評価方法 | ステージ2での予測精度による定量評価 |
ランキング対象 | ステージ1:ランキング非対象 ステージ2:ランキング対象 |