데이터셋 FASCODE
Sub-Task 1 과 2에 제공되는 FASCODE(FAShion COordination DatasEt / Fashion CODE)는 14,000 장의 패션 이미지 데이터로 구성되어 있으며, 각각의 의류 위치 정보를 나타내는 bounding box 좌표( xmax, ymax, xmin, ymin)와 각각의 아이템을 세 분류의 감성 특징(일상성, 성, 장식성)으로 태깅한 라벨 정보가 포함되어 있음.
(상세정보는 데이터와 코드북 참조)
※ '공지 및 FAQ' 게시판에서 자주 묻는 질문을 확인하세요!
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평가지표: Averge Class-Specific Accuracy (ACSA)
ACSA 는 별 분류 정확도를 평균 낸 값으로, Test 결과를 Confusion Matrix 로 구하고 아래의 식을 대입합니다.
데이터셋
FASCODE의 훈련셋과 개발셋을 이용하여 대회 기간 동안 패션 데이터 내 불균형한 색상 카테고리를 분류하는 개발셋 성능 평가 시스템/인공지능을 개발, 모델 구성 후 리더보드 제출
- 훈련셋 : FASCODE (외부 데이터 활용 가능)
- 개발용 평가셋 (Development set) 공개 (훈련셋과 동시 공개)
- 데이터 입출력 및 평가용 코드 제공
- FASCODE 인코딩 방식 : EUC-KR
- 일일 최대 제출 : 3회
※ 모델 제출시 테스트 스코어 계산 및 리더보드를 통한 스코어 공개에 동의한 것으로 간주합니다.
Fashion-How 시즌3 리더보드 (Sub-Task 2)
FASCODE의 Test set으로 평가한 Accuracy score 입니다. ACSA 평가는 Python 3.6.8 버전에서 이루어집니다.
| 순위 | 팀명 | 제출횟수 | 점수 | 제출일 |
|---|