お知らせ
2021/06/25 学習用画像データのアノテーション(train_annotations.zip)の内容を更新しました。詳細は、こちらのフォーラム及び配信メールをご確認ください。
2021/06/17 主催者様の意向により、コンペティションの終了日を6/30(水)から7/14(水)に変更いたします。期間延長の経緯につきましては、本コンペティション参加者に配信されるメールをご確認ください。
2021/06/17 リーダーボードの更新が完了しました。
2021/06/16 評価用のアノテーションデータに関する修正、及びスコアの再計算を実施します。修正の内容及び修正に至った経緯につきましてはこちらを御覧ください。なお、スコアの再計算に伴うリーダーボードの更新は6/17(木)を予定しております。更新が完了しましたら、本ページにてお知らせいたします。
※ 今回は学習用のアノテーションデータに関する修正はございません。
2021/05/26 リーダーボードの更新が完了しました。
2021/05/24 リーダーボードの更新を本日5/24から5/26へ変更いたします。
2021/05/21 学習用画像データのアノテーション(train_annotations.zip)を更新しました。
2021/05/20 アノテーション作成時の基準に曖昧さが残されていたため、各ラベルの定義を明確にした上でデータセットの修正を実施いたします。詳細は、こちらのフォーラム及び本コンペティションの参加者に対して送信された配信メールをご確認ください。
背景・目的
住宅を建築する際は、「床材やドア部材の量」によって見積もり金額が変動します。
そのためハウスメーカーは、事前に「床材やドア部材の量」を正しく把握しておくことが必要です。
パナソニック株式会社では、現状、この「床材やドア部材の量」を算出するという作業がすべて人の手によって行われており、「作業可能な人材が限られる」「作業に時間がかかる」といった問題に悩まされています。
そこで、本コンペティションでは、『間取り図解析アルゴリズムの作成』に挑戦していただきます。
間取り図画像から「建具」や「部屋領域」を検出することで、住宅ごとの「床材やドア部材の量」を近似的に算出することが可能となり、ひいては工数の大幅な削減を達成することができます。
皆様には、これらの業務改善を可能にする高性能な予測アルゴリズムの開発を期待しています。
タスク説明
間取り図に対して、建具と部屋領域の種別とその位置を認識するアルゴリズムを作成していただきます。
データセット
画像データと対応するラベルが与えられます。
画像データ
画像データは様々な形の間取り図となります。
ファイルフォーマット、画像数や解像度は以下の通りです。
項目 | 内容 |
---|---|
ファイルフォーマット | png |
解像度 | 一定ではない |
画像数 | (学習用)2258枚、(評価用)968枚 |
画像に含まれるラベル
扱うラベルの種別と内容は、以下の通りとなります。
建具と部屋領域で形が異なります。評価用画像にはラベルは与えられません。
ラベル名 | 説明 |
---|---|
開戸 | 建具。矩形で囲われる。評価対象となる。 |
引戸 | 建具。矩形で囲われる。評価対象となる。 |
折戸 | 建具。矩形で囲われる。評価対象となる。 |
LDK | 部屋領域。ポリゴンで囲われる。評価対象となる。 |
廊下 | 部屋領域。ポリゴンで囲われる。評価対象となる。 |
浴室 | 部屋領域。ポリゴンで囲われる。評価対象となる。 |
洋室 | 部屋領域。ポリゴンで囲われる。評価対象ではない。 |
※その他、データ詳細は「データ」タブをご参照ください。
※建具においては、内装ドアのみを検出対象としています。屋外と接している玄関扉や勝手口、窓等は検出の対象外です。バルコニーやポーチ、ベランダのような一見屋内同士でつながっているように見える部分も対象外となりますのでご注意ください。