こんにちは！デジテック運営事務局のケンタです。
本日はやまぐちAI Questの開始から５９１日目、攻略日記は17回目です。
20か月近くが経過してようやくの17回目ですが、17といえば、伝説の投手、沢村栄治が最初に背負った背番号です。大谷翔平や佐々木朗希のように今後活躍して欲しいという願いが込もった数字かなと理解しています。私も今から飛躍したいと思っていますので、皆さん暖かく見守ってください。
ぜひ最後まで読んでもらえると嬉しいです。
 
今回は、絶賛開催中の「ワールドAIコンペティションYAMAGUCHI」についてお知らせします。鋭意攻略中の「やまぐちAI Quest」を提供している株式会社SIGNATEが運営するコンペプラットフォームから参加できます。

コンペの概要

テーマは「ドライブレコーダーの動画データから、要補修施設を検出するAIモデルを作成しよう！」です。
県内を走行した車両のドライブレコーダーの記録画像を分析して、道路上に補修が必要な施設（道路標識、区画線、道路照明）が存在するか否かを検出するAIモデルを作成して、その検出精度を競います。

開催部門

「一般部門」2004年4月1日以前に生まれた方
「U18部門」2004年4月2日以降に生まれた方
今回は２つの部門が用意されています。熱い思いを持った若者が競い合い、活躍できる場所を提供したい！いう想いから「U18部門」を設けています。
 

懸賞内容

総合順位（一般部門とU18部門）、U18部門のそれぞれ上位３者を入賞者として表彰！ 入賞者には賞金と山口県特産品が贈呈されます！
　〇総合順位　１位200,000円
　　　　　　　２位100,000円
　　　　　　　３位50,000円
　〇Ｕ18部門　１位10,000円ギフト券
　　　　　　　２位5,000円ギフト券
　　　　　　　３位3,000円ギフト券
 

スケジュール

チュートリアル

コンペティションサイトには「画像認識の物体検出」問題の初心者のためにチュートリアルが準備されています。
前分析からモデリングの方法、コンペティションに提出するファイルの作成までの処理作業がひととおり説明されています。
　１ 動画データの確認
　２ アノテーションデータの確認
　３ モデリング
　　・動画データに対するフレームの切り出し
　　・画像の読み込みと前処理を行うインスタンスの作成
　　・深層学習モデルの構築
　　・深層学習モデルの学習
　　・深層学習モデルによる予測結果の可視化
　４ 応募ファイルの作成
　　・predictor.pyの実装
　　・動作と精度の確認

リーダーボード

チュートリアルに従って処理すると学習済みモデルの投稿まで進めます。
学習済みモデルを投稿すると、予測結果ファイル作成、サイズと推論速度、認識精度の評価が行われます。
評価結果は、リーダーボードに順位として表示されます。
ちなみに私もチュートリアルに従って投稿まで進みました。71位でしたが、リーダーボードに名前が掲載されて感動しています！
全くの初心者である私もデータサイエンティストとしてのはじめの一歩を踏み出すことができました！！

あとがき

コンペの紹介でしたが、応募期間は２月１６日（木）まで、残り１週間です。データサイエンティストとしてのはじめの一歩は驚くほどハードルが低いカンジでしたので、皆さんも是非ご参加ください。
特に今年のハンズオン講座にご参加いただいた方々には腕試しに挑戦していただきたい！ 表彰式でお会いしましょう！！
と思いつつ、今回はこのあたりで終わりとさせていただきます。
最後までお読みいただきありがとうございました。