Задача состоит не только в классификации, но и в детектировании объектов (знаков) в видеопотоке и наборе данных лидара — что с одной стороны повышает трудоемкость ручной разметки, а с другой — по регламенту тестовая выборка станет доступна за несколько часов до окончания финала.

Что касается размера датасета, то на настоящий момент это самый качественный по совокупности параметров (размер, разрешение изображений, стереоизображения и лидар) датасет зимних дорожных условий в открытом доступе и под открытой лицензией — лучше источника для обучения не существует.
Разрешается использовать любые иные датасеты для обучения системы (например, датасет МГУ), а так же предобученные сети — что позволит нивелировать не самый большой размер обучающей выборки при корректном подходе.