2020년 인공지능 온라인 경진대회 AI 데이터
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소개
2020년 인공지능 온라인 경진대회란?
- 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원이 주최하는 경진대회로 AI 알고리즘 개발능력이 우수한 중소·벤처 기업을 발굴하기 위한 대회
2020년 인공지능 온라인 경진대회 문제
- AI 관련 20개 과제에 대하여 참가자들이 온라인 상에서 AI 알고리즘 개발 경연을 하였고, 공개 가능한 문제와 알고리즘을 AIHub에 공개
| 번호 | 문제 | 출처 |
|---|---|---|
| 1 | 얼굴 합성 사이버범죄 방지를 위한 탐지모델 개발 (GAN을 통해 생성된 얼굴 이미지 진짜/가짜 여부 탐지) *GAN(Generative Adversarial Network):데이터 생성 비지도 학습기술 | ㈜마인즈앤컴퍼니 |
| 2 | 야간 CCTV 영상 내 범죄자 얼굴인식을 위한 조도 밝기 조정 | AIHub |
| 3 | 범죄자 측면 얼굴 이미지로 정면 얼굴의 동일인 추정 | AIHub |
| 4 | 범죄자 측면 얼굴 이미지로 정면 얼굴의 동일인 추정 (파라미터 개수 5백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | AIHub |
| 5 | 악세서리 착용(안경, 모자, 마스크등) 상황에서 원래 얼굴 추정 | AIHub |
| 6 | 악세서리 착용(안경, 모자, 마스크등) 상황에서 원래 얼굴 추정 (파라미터 개수 5백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | AIHub |
| 7 | 보행자 장애물 인식을 위한 탐지 모델 개발 (인도 이미지에서 29종의 장애물 영역 검출 및 분류) (예: 자전거, 개, 소화전 등) | AIHub |
| 8 | 안전 보행을 위한 노면 상태 확인 모델 개발 (인도 이미지에서 20종 노면 상태 영역 검출 및 분류) (예: 파손, 과속 방지턱 등) | AIHub |
| 9 | 안전보행을 위한 노면상태(파손, 과속방지턱 등 20종) 영역인식·분류 (파라미터 개수 15백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | AIHub |
| 10 | 흉부 CT 이미지 기반 코로나 감염 여부 탐지 모델 개발 | UCSD |
| 11 | 특정 작물(사과, 체리, 옥수수 등) 이미지를 활용한 병해충 감염 진단 | Kaggle |
| 12 | 특정 작물(사과, 체리, 옥수수 등) 이미지를 활용한 병해충 감염 진단 (파라미터 개수 5백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | Kaggle |
| 13 | 보험 청구서 등 손글씨 이미지를 활용한 어절 탐지 | AIHub |
| 14 | 보험 청구서 등 손글씨 이미지를 활용한 어절 탐지 (파라미터 개수 5백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | AIHub |
| 15 | 업무 문서 내 키워드 정보 검색 정확도 탐지 (파라미터 개수 10백만개 이하 경량화 조건에서 모델 최적화) | AIHub |
| 16 | 잡음이 섞인 휴대폰 음성데이터를 텍스트 형태로 변환 | ETRI |
| 17 | 어린이 음성 데이터를 텍스트 형태로 변환 | ETRI |
| 18 | 인터넷 악성 댓글(편견, 혐오 등) 필터링을 위한 분류 모델 개발 | 서울대학교 |
| 19 | 흑점 폭발 현상을 통해 발생되는 통신 장애 및 입자유입 정도 예측 | 우주전파센터 |
| 20 | 하이패스 통행 데이터를 활용한 도로별 혼잡도 예측 (시간별 도로 교통량 예측 모델 개발) | 도로교통공사 |
