2022 ETRI 자율성장 인공지능 경진대회

대회 참가

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문의 이메일 : contest@selectstar.ai

대회 개요

인간과 유사한 수준의 인공지능을 구현하는 첫걸음으로 ‘자율성장 인공지능’의 개념을 널리 알림과 동시에, 기술 개발을 통해 구축한 AI 패션 코디네이터 영역의 리소스를 보급 및 활용하고자 <2022 ETRI 자율성장 인공지능 경진대회>를 개최합니다.

Fashion-how 시즌3는 4개의 세부 과제가 운영 됩니다. 참여하시는 분들은 4개 세부 과제에 모두 참여가 가능하며,
1번 또는 2번 과제에 참여하고, 3번 또는 4번 과제에 참여하여 2개 과제에서 모두 우승했을 시 종합 우승자로 선별됩니다.

본 대회는 한국전자통신연구원(ETRI)이 주최하고, 셀렉트스타와 인공지능팩토리가 공동 주관하며, 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 후원합니다.

대회 주제

현재의 인공지능은 많은 지식을 암기하고 있다가 사용자의 질문 또는 요청에 대해 단순하게 응답해주는 정도의 모델이 대부분입니다. 예를 들어, 세계에서 제일 높은 산은 무엇입니까? 라는 질문을 하면 에베레스트입니다, 라고 답하는 방식입니다. 이러한 인공지능은 엄청난 양의 법률 지식을 학습해도 아직까지 인간 전문 변호사의 역할을 수행하지는 못합니다.

‘자율성장 인공지능’은 이러한 기존 인공지능의 한계를 넘어 영화 <아이언맨>의 비서 자비스처럼 인간과 상호작용하며 ‘~하는 방법’과 같은 절차까지 스스로 학습해 지식을 성장시키는 인공지능을 뜻합니다. 끊임없이 법률 지식을 성장시키는 동시에 배우지 않았던 실제 변호 수행 능력도 스스로 성장시키는 인공지능이 한 가지 예시입니다.

※ '공지 및 FAQ' 게시판에서 '자율성장 인공지능의 이해를 돕는 자료'를 참고하세요!
※ '공지 및 FAQ' 게시판은 Notion으로 제작한 참가자 지원 페이지로, Chrome, Edge, Mobile, Safari 등에서 열리며, Internet Explorer에서는 실행되지 않습니다.

대회 설명

AI 패션 코디네이터 데이터셋 FASCODE를 활용한 리더보드 챌린지

Sub-Task 1: [Fashion Image Attribute Classification]

정의: 이미지 분류 및 패션 이미지 속성 분류
- 첫 번째 세부 과제는 입력된 이미지를 미리 정해진 카테고리와 속성 카테고리 라벨로 분류하는 문제입니다. 속성 분류의 경우, 여러 속성 카테고리들이 정의 될 수 있어 하나의 이미지에 대해 여러 개의 속성 분류가 필요합니다.(multi-task classification)
목표: 입력된 패션 이미지를 사전에 정의된 3가지의 의류 속성 (일상성, 성, 장식성)들에 대해 각각 분류하기

Sub-Task 2: [Imbalanced Classification]

정의: 불균형 데이터 분류 기술
- 불균형 데이터란, 데이터 셋에서 정의된 클래스 간 데이터의 빈도 수가 현저히 차이나는 것을 일컫는데, 두 번째 세부 과제는 불균형 데이터로 인해 데이터 수가 적은 클래스에 대한 분류 정확도가 떨어지는 한계점을 해결하는 문제입니다.
목표: 패션 데이터 내 불균형한 색상 카테고리 분류하기

Sub-Task 3: [Continual Learning]

정의: 패션 코디네이션에서의 연속 학습
- 세 번째 세부 과제는 하나의 네트워크에 여러 개의 문제가 순차적으로 입력될 때, 새로운 문제를 학습하여도 이전에 학습한 문제 풀이 방법을 잊지 않고 잘 해결할 수 있도록 학습하는 패션 코디네이터를 구축하는 문제입니다.
목표: 패션 코디네이션 도메인의 여러 과업 (task)이 순차적으로 입력 및 학습되는 상황에서, 각각의 과업에 따른 적절한 패션 코디네이션을 생성하는 단일 패션 코디네이터 구축하기

Sub-Task 4: [Zero-Shot Learning]

정의: 패션 코디네이션에서의 제로샷 학습
- 제로샷 학습이란, 관찰되지 않은 데이터에 대한 작업을 수행할 수 있도록 학습하는 것을 의미하며, 네 번째 세부 과제는 겉옷/웃옷/아래옷/신발 항목에 속해 있는 패션 아이템에 대한 레이블이 존재하지만, 악세서리 항목(모자, 스카프)에 속해 있는 패션 아이템에 대한 데이터가 없는 상황에서 악세서리를 포함한 패션 코디네이션을 생성하는 문제입니다.
목표: 학습되지 않은 패션 아이템을 포함한 패션 코디네이션 생성하기

참가 대상

자율성장 인공지능에 관심이 있는 만 19세 이상 대한민국 국민 누구나
(개인 또는 최대 6인 팀으로 참가)

※ 개인 및 팀의 복수 계정 참가 또는 여러 팀 소속으로 중복 참여 금지

대회 진행 및 평가

대회 진행
데이터셋 FASCODE의 훈련셋과 개발셋을 이용하여 대회 기간 동안 개발셋 성능 평가 시스템/모델 구성 후 리더보드 제출

- 훈련셋 : 데이터셋 FASCODE (sub-task 1,2,4에 한해 외부 데이터 활용 가능)
- 개발용 평가셋 (Development set) 공개 (훈련셋과 동시 공개)
- 데이터 입출력 및 평가용 코드 제공
- FASCODE 인코딩 : EUC-KR
- 일일 최대 제출 : 각 sub-task당 3회

*FASCODE(FAShion COordination DatasEt / FAShion CODE)란?

Sub-task 1,2에 제공되는 FASCODE는 14,000장의 패션 이미지 데이터로 구성되어 있으며, 각각의 의류 위치 정보를 나타내는 bounding box 좌표와 각각의 아이템을 세 분류의 감성 특징으로 태깅한 라벨 정보가 포함되어 있음.
Sub-task 3,4에 제공되는 FASCODE는 옷을 추천해주는 AI 패션 코디네이터와 사용자가 대화를 나눈 데이터셋으로, AI 패션 코디네이터와 사용자가 나눈 대화에 대하여 발화자 정보, 대화 순서, 대화의 기능에 대한 태깅 정보와 추천받은 옷에 대한 텍스트 정보가 담겨있음 (상세정보는 'FASHION-HOW 리더보드' 게시판에서 데이터와 코드북 참조)

평가

대회 주요 일정

접수 시작, 접수 마감 기간 : 2022년 7월 6일 (수) - 8월 5일 (금)
리더보드 제출 기간 : 8월 10일 (수) - 9월 16일 (금)
코드 평가 및 수상자 발표 : 9월 19일 (월) - 9월 30일 (금)
시상식 : 10월 6일 (목)

※ 종합 우승팀, 종합 준우승팀 및 각 sub-task 우승팀은 시상 당일 10분 이내 발표 진행 예정이며, 세부 일정은 대회 운영상황에 따라 변동될 수 있습니다.

대회 특전

참가유형 : 자율성장챌린지
🏆 종합우승 과학기술정보통신부장관상 - 1명(팀) 상금 300만원
🏆 종합 준우승 한국전자통신연구원장상 - 1명(팀) 상금 100만원
🏆 세부과제 우승 과학기술정보통신부장관상 - 4명(팀) 각 상금 100만원
🏆 세부과제 준우승 한국전자통신연구원장상 및 상금 - 4명(팀) 각 50만원

(제세공과금은 본인 부담)