Challenge

Desafio PixForce – Contagem de objetos

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O objetivo desse desafio é que o candidato crie métodos de contagem para alguns objetos. A seguir são apresentados os objetos que poderão ser escolhidos pela equipe:

  1. Placa
  2. Perfil
  3. Cantoneira

As soluções desenvolvidas devem obrigatoriamente contemplar ao menos as opções um e dois. No entanto, a opção três será considerada na avaliação final como pontuação extra.

Quatro datasets, dois deles contendo imagens anotadas e dois com imagens não anotadas, para serem usados como teste serão fornecidos igualmente para todas as equipes inscritas no desafio.

As equipes deverão ser formadas por até 3 alunos (graduação) e um ou mais mentores (professores, profissionais da indústria).

Dúvidas podem ser encaminhadas para o seguinte e-mail: barbara.santana@pixforce.ai 

 

Especificações

  • Escopo das soluções
      1. Contagem da placa
      2. Contagem do perfil
      3. Contagem da cantoneira
  • Entregáveis
      1. Código fonte no GitHub
      2. Apresentação da solução durante o CASS Meeting
      3. Vídeo demonstrando o funcionamento
      4. Documentação
        1. Pode ser feita diretamente no GitHub através de um arquivo README ou em um documento PDF
        2. Deve conter obrigatoriamente o passo a passo de como rodar o código e obter a saída
        3. Deve descrever a ideia da solução e os principais métodos utilizados na mesma.
  • Quesitos de avaliação
      1. Os resultados serão avaliados quanto a:
        1. Erro relativo da contagem
        2. Taxa de processamento (frames por segundo)
      2. Funcionamento do código
      3. Qualidade do código
      4. Qualidade da documentação
      5. Qualidade da apresentação
  • Cronograma recomendado às equipes
    1. Estudo do desafio e análise dos dados
    2. Levantamento de abordagens a serem utilizadas
    3. Validação e escolha da abordagem
    4. Desenvolvimento
    5. Testes e eventuais ajustes
    6. Documentação

 

Premiação

Os seguintes prêmios serão atribuídos a todos os alunos integrantes da equipe vencedora (1° lugar): Estágio remunerado em R$ 1.500/mês.

 

Cronograma

18/11/2022 – Divulgação durante a DPVSA 2022

23/11/2022 25/11/2022 – Final das inscrições

23/11/2022 25/11/2022 – Liberação dos datasets

12/12/2022 – Entrega

14/12/2022 – Notificação das equipes finalistas

16/12/2022 – Apresentação (durante o CASS Meeting)

16/12/2022 – Premiação (durante o CASS Meeting)

 

Datasets anotados

Dataset 1: Perfil

  • Descrição: este dataset possui 150 imagens de um tipo de peça chamado perfil. Apesar de parecerem ter formatos diferentes, todas as peças possuem o mesmo formato, apenas estão encaixadas.
  • Anotações: as anotações disponibilizadas para este dataset estão em formato de polígonos, onde cada peça é demarcada com vários pontos. Esse tipo de anotações pode ser utilizado em modelos de segmentação. Contudo, o participante é livre para ajustar as anotações para um outro formato, como por exemplo bounding boxes.

                           

           

 

Dataset 2: Placas MDP – visão de canto

  • Descrição: este dataset possui 150 imagens de placas MDP numa visão de canto das pilhas. Todas as placas possuem a mesma espessura, mas devido à variação de posicionamento, as espessuras acabam parecendo diferentes na imagem.
  • Anotações: as anotações são em formato de círculos, onde cada círculo demarca o canto da placa. O tamanho do círculo tenta se ajustar à espessura da placa, que visualmente pode mudar entre as imagens devido à variação no posicionamento da câmera na captura.

 

            

 

Datasets sem anotação

Dataset 1: Cantoneiras

  • Descrição: este dataset possui 150 imagens de um tipo de material chamado cantoneira. As peças possuem um formato triangular e são organizadas em encaixes. O participante é livre para escolher o formato de anotação. Uma das possibilidades é observar o ângulo da cantoneira.

         

     

 

Dataset 2: Placas MDP – visão de frente

  • Descrição: este dataset possui 150 imagens de placas MDP numa visão de frente ou de lado das pilhas. Todas as placas possuem a mesma espessura, mas devido à variação de posicionamento, as espessuras acabam parecendo diferentes na imagem. A ideia aqui é avaliar um método que considere as linhas das placas para a contagem.

   

          

 

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