Реализовать концепции:
- Pre-labelling
- Human-in-the-loop
- 2000 изображений, на которых на переднем плане присутствует автомобиль
- Open Source нейронная сеть, которая умеет распознавать номера с точностью 85% github.com/ria-com/nomeroff-net
- 3$ на балансе в Яндекс.Толоке
Распознать номера автомобилей на изображениях с минимальным количеством ошибок
- Прогон двух тысяч изображений через нейронную сеть, получение prediction и score: 2 балла
- Создание проекта по распознаванию номеров: 2 балла
- Создание обучающего пула: 1 балл
- accuracy ∈ (99,100] : 5 балла
- accuracy ∈ (98,99] : 4 балла
- accuracy ∈ (96,98] : 3 балла
- accuracy ∈ (94,96] : 2 балла
- accuracy ∈ (85,94] : 1 балла
Бонус +3 балла (задание со "звездочкой", необязательное). Обернуть проект в чат-бота, либо в API. При загрузке изображения, его вначале пробует распознать нейронная сеть. При неуверенном распознавании изображение передается в Яндекс.Толоку. 99% запросов должны обрабатываться меньше 3-х минут.
Бонус +1 балл (задание со "звездочкой", необязательное). 1 балл дается за реализацию пайплайна с помощью Toloka Kit.
Ссылка на github с кодом: github.com/Kucev/human_in_the_loop_task
У каждого студента свой вариант со своими изображениями.
Для успешной сдачи работы необходимо:
-
Предоставить ссылку на пул, в рамках которого выполнялась разметка
-
Предоставить файл с ответами
Ответы должны быть представлены в формате CSV.
Файл должен содержать две колонки: url и answer.
В колонке url должны содержаться ссылки на изображения из вашего варианта.
В колонке answer должны быть записаны распознанные номера.
Пример корректного файла с ответами можно найти тут.
Проверка ваших работ будет проходить в полуавтоматическом режиме, поэтому крайне важно назвать правильно файл с ответами.
Формат названия файла: ВАРИАНТ_ИМЯ_ШАД/ВШЭ/CSC_answer.csv.
Пример: 38_Александра Погребная_ШАД_answer.csv
ИМЯ желательно указать так же, как оно записано в таблице с вариантами.
Студенты ШАДа присылают работы в LMS
Студенты ВШЭ присылают работы в Anytask
Студенты CSC присылают работы в LMS