Представляю вашему внимаю обзор на соревнование Global Wheat Challenge 2021, а также делюсь своим опытом участия в нем.

О соревновании

Данное соревнование проводилось на площадке aicrowd.com, аналоге kaggle, и организатором был университет Саска́чеван. Денежные призы присуждались за первые три места: 1) 2000$; 2) 1000$; 3) 1000$.

Перед участниками стояла задача детектирования колосьев пшеницы на изображениях. Лучшая модель должна заместить ручной труд в задачах ученых-селекционеров и фермеров. На основе выхода работы нейронной сети ученым и фермерам будет легче посчитать их метрику качества плодородности пшеницы и выбрать наилучшую культуру для того или иного региона мира. В конечном итоге это должно повысить урожайность.

Стоит сказать, что это не первое соревнование, организованное этим университетом в рамках данной задачи. Так, например, в прошлом году он так же проводил соревнование на площадке kaggle.

Датасет

Набор данных состоит из более чем 6000 изображений с разрешением 1024х1024 пикселей, содержащих свыше 300 тыс. уникальных колосьев пшеницы. Изображения получены из 11 стран и охватывают 44 уникальных сеанса измерений. Сеанс измерения — это набор изображений, полученных в одном и том же месте в течение нескольких часов. По сравнению с конкурсом 2020 года на Kaggle, он представляет 4 новые страны, 22 новых сеанса измерений, 1200 новых изображений и 120 тыс. новых голов пшеницы. Стоит отметить, что распределение между test и train было не стратифицировано относительно сеансов измерений, то есть в test попали изображения из стран и временных периодов, не встречающихся в train. Так организаторы пытались подтолкнуть участников создавать робастный метод детекции.

Global WHEAT CHALLENGE 2021 или как накормить весь мир