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AAI Lab (Apex Agri-Intelligence Lab)先端智慧實驗室創立於 2018 年,台大生農學院農藝系劉力瑜系主任將智慧農業的產業應用落實在教學與研究之上,除支援台大生農院的教學研究外,無人機飛手訓練、遙感探測技術與應用、影像拼接與分析、作物模式等相關課程,開設智慧農業系列課程,培育未來農產業人才的搖籃,並結合專家系統,將科技帶入農業,為農業帶來嶄新的契機。

AAI Lab (Apex Agri-Intelligence Lab)先端智慧實驗室創立於 2018 年,台大生農學院農藝系劉力瑜系主任將智慧農業的產業應用落實在教學與研究之上,除支援台大生農院的教學研究外,無人機飛手訓練、遙感探測技術與應用、影像拼接與分析、作物模式等相關課程,開設智慧農業系列課程,培育未來農產業人才的搖籃,並結合專家系統,將科技帶入農業,為農業帶來嶄新的契機。

AAI Lab (Apex Agri-Intelligence Lab)先端智慧實驗室創立於 2018 年,台大生農學院農藝系劉力瑜系主任將智慧農業的產業應用落實在教學與研究之上,除支援台大生農院的教學研究外,無人機飛手訓練、遙感探測技術與應用、影像拼接與分析、作物模式等相關課程,開設智慧農業系列課程,培育未來農產業人才的搖籃,並結合專家系統,將科技帶入農業,為農業帶來嶄新的契機。

2021/04/12 分數計算通知---水稻無人機全彩影像植株位置自動標註與應用(第一階段)

各位親愛的參賽者~~~ 目前成績都可以正常計分囉!!! 麻煩大家使用Test完整的資料集進行上傳(public跟private) 如果有疑問再請與我們聯絡!謝謝各位 祝各位 競賽順利 <3 <3 <3 ---------------------------------------------------- 哈囉~各位參賽者, 這周更新新的測試資料庫, 不知道大家下載了沒? 記得要下載新的資料作競賽分數上傳唷~~~~ 另外,近日許多參者反映, 「為何上傳都沒成績?」 「怎麼使用新資料都是0分」 這邊跟大家說聲抱歉, 4/6之前是以訓練集內的資料(Development)作成績計算, 4/6開始公布新資料,測試集就正式上線囉~ 成績是依據完整的測試集做計算, 先前因為技術性問題導致成績計算未能如期更新, 大家請先等待再次確認修復, 不然一直上傳會浪費了每日上傳限制的機會, 造成各位的困擾真的很抱歉,請再靜待我們的消息!

2021/03/23 資料集公告

資料集的分布狀況與公布時間 (以下為所有資料的詳細介紹與公布時間,如有疑問請再與我們聯絡) 1/4 第一階段資料: sample data.zip →影像與標記結果的範例示例,裡面包含了影像與一般使用者標記的結果,可能有一些缺漏標記的現象。 3/2 第二階段資料:Train_dev.zip →裡頭包含了三個資料夾,包含 development , train_labels, training,development 為您要自動化標注的影像資料,透過資料夾內的資料開發自動化AI標記出秧苗得點位置 train_labels, training 為訓練資料集與資料集影像的每張對應答案 3/18第一階段資料:test_public.zip →裡面為測試集(public)的「公有資料集」,您要自動化標注的影像資料,透過資料夾內的資料開發自動化AI標記出秧苗得點的位置 4/6 第一階段資料:test_private.zip →裡面為測試集(private)的「私有資料集」,您要自動化標注的影像資料,透過資料夾內的資料開發自動化AI標記出秧苗得點的位置

2021/03/22 競賽重新開放通知

各位親愛的參賽者! 上週就正式將比賽重新上線開放上傳! 新一波的競賽資料也於3/18上架公布, 我們會重新用正確的上傳程式為大家計算分數, 請大家不要擔心先前錯誤會造成失分或是會白費工夫 請大家盡情加入我們的競賽吧!!! 報名時間有限~ 就是現在立刻按下參加加入我們吧! 若有疑問,請大家與我們聯繫! aai.ntu.agri@outlook.com 造成各位的困擾真的很抱歉! 謝謝大家的參與。

Introduction

隨著軟硬體的快速發展,近期人工智慧的應用成為顯學,並成功應用在廣泛領域上。然而,人工智慧在農業上的應用卻相當受限,除了作物生長周期長、資料不易大量累積外,也因為資料標註高度仰賴具有專業知識的農業專家,使得能作為機器學習的訓練資料集嚴重不足。空拍遙測影像,是在農業現場中相對容易取得的大量資料,透過衛星、飛機或熱氣球空拍等技術取得影像,得以推估耕地面積、作物種類,甚至研究氣候變遷下全球植被更迭等,但上述設備拍攝時間相當受限,也僅能獲取低解析度影像。近來無人機載重、飛行穩定性等技術逐漸成熟,主辦單位得以花費較短時間、以更高頻率拍攝高解析度的影像。

呼應政府推動的五加二產業中「新農業」的發展,本競賽與經緯航太科技股份有限公司 (以下簡稱經緯航太公司) 共同合作,於臺灣北部水稻兩期作種植期間,以無人機拍攝水稻田數個時期高解析度影像,用以進行水稻植株位置辨識,未來期望能以人工智慧建立水稻田植株辨識模組,以提升臺灣未來農業發展軟實力。水稻植株辨識的實際應用,除了計算植株密度以進行水稻產量評估外,植株密度亦可搭配植生指標 (vegetative indices) 推估作物生育期或產期,或未來可應用在無人機定點少量噴灑植物保護劑的施作,達到節省成本及維持環境永續的雙重目的。

此外也將從行政院農業委員會資料開放平台下載植物疫情發布等網路文字資料,期望能根據標註結果以人工智慧建立文字辨識分析模組。

競賽將分三階段進行:第一階段依據訓練集影像資料進行不同階段水稻植株辨識,依測試集影像資料辨識準確度評分;第二階段依座談會(發想討論);第三階段依據訓練集文字資料進行相關標註或資訊擷取技術的應用方向。

注意:本競賽頁面為第一階段水稻植株辨識。

相關問題諮詢,請洽:aai.ntu.agri@outlook.com
競賽論壇:水稻無人機全彩影像植株位置自動標註與應用競賽


參賽對象

  1. 全國各大專校院在學生(含研究生)
  2. 全國高中職學生,因報名系統限制,高中學生報名時,請先以業界人士身分進行報名,待名次確認或獲獎時須提供在校證明,以便受獎。
  3. 業界亦可參加,若名次在前 25% 且超過 baseline 之隊伍,經評審委員審定後,僅可獲頒計畫辦公室獎狀,無法受領教育部獎狀和獎金。

競賽方式及評選辦法

本競賽「水稻無人機全彩影像與農業訊息文字探勘辨識及應用」係依據主辦單位所提供之訓練集與測試集影像資料,並經由主辦單位聘僱之領域專家所標註的結果,以評比各參賽隊伍的準確度和名次,詳細辦法說明如下:

本競賽包含影像和文字等不同類型之分項競賽。每項競賽都提供兩份資料集,分別為訓練集(Training Data)及測試集(Test Data)。以影像為例:訓練集包括 1. 水稻田區全彩 (RGB) 影像、2. 影像取得日期、3. 影像中所有植株中心位置;而測試集只有提供全彩 (RGB) 影像及影像取得日期。

競賽將分三階段進行:

第一階段依據訓練集影像進行辨識標註及資訊擷取比賽,依測試集資料辨識準確度評分。

第二階段依座談會(發想討論),無提供獎金。

第三階段依據訓練集文字資料進行相關標註、關聯植病分類等資訊擷取技術的應用方向。

注意,三項比賽皆為獨立比賽。


Prize

敘獎對象須為報名時具中華民國各高中職校院、大專校院之在學生,敘獎時需檢附相關證明。

比賽第一階段依標註準確度評分,前 14 名的優勝隊伍將獲得競賽獎金及獲頒教育部獎狀。

名次獎金
第一名10 萬元
第二名6 萬元
第三名3 萬元
最佳潛力獎1 萬元
佳作十名各 5 千元

各項獎勵名額得視參賽件數及成績酌予調整,參賽作品未達水準時,得由決選評審委員決定從缺,或不足額入選。


Activity time

活動開始於台灣時間(UTC+8小時)2021/01/04,結束於 2021/06/11 ,頒獎時間待公布。

時間事件
2021/01/01-04/15第一階段競賽宣傳
2021/01/04開放報名及組隊(提供 Sample data)
2021/02/22-06/15辦理巡迴課程
2021/03/02開放訓練集資料下載及訓練集結果上傳
2021/03/18 10:00:00第一階段比賽開始 (公布開放 public 測試集下載)
2021/03/23第一階段比賽報名及組隊截止
2021/04/06 10:00:00公布開放 private 測試集下載
2021/06/01 23:00:00第一階段比賽截止,關閉測試集結果上傳功能
2021/06/11第一階段公布成績(頒獎時間待公布)

Evaluation Criteria

第一階段準確度評估方式:將各組辨識之測試集影像資料中心位置與植株正確中心位置計算歐氏距離,以距離最小者最佳。

評估方式採用 F1-measure(又稱 F1-score),其公式如下:
$$ Precision={程式計算判斷實際為秧苗點的總點數 \over {程式計算判斷為秧苗點的總點數}} $$ $$ Recall ={程式計算判斷實際為秧苗點的總點數 \over {資料內確實為秧苗點的總點數}} $$ $$ \text{F1-measure}= 2 \times {Precision \times Recall \over Precision + Recall } $$

參考資料:https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

Rules

  1. 參賽隊伍不得使用多重帳號參加同一項競賽,違者喪失競賽資格;參賽隊伍若個別成員自行以個人帳號上傳者,視同使用多重帳號參賽。
  2. 每人限報名一隊,加入隊伍後便無法換隊,但能繼續添加隊伍人數到上限五人。
  3. 線上評分排名系統每日有上傳次數限制,每個參賽隊伍最多上傳五次
  4. 參賽隊伍可以使用額外資源如額外影像及套件等來增進模型訓練結果,但禁止使用人工方式手動標註測試集(Test Data)。
  5. 參賽作品所使用之資料、技術、程式碼,均屬參賽隊伍之原創或已取得合法授權,若有任何第三者侵害智慧財產權或其他違法情事,均由參賽隊伍自行出面處理 ; 若有侵害他人智慧財產權之情事者,主辦單位將取消競賽及得獎資格,參賽隊伍應自行負責相關法律責任。
  6. 為確保競賽的公平性,主辦單位有權要求參賽隊伍提供程式碼與相關資料進行驗證,如有造假、抄襲或詐欺之情事,主辦單位得取消其參賽與得獎資格並追回獎金,參賽隊伍需自行負擔相關法律責任。
  7. 主辦單位會要求敘獎隊伍提交模型演算法之原始程式碼與最終報告,以驗證結果。
  8. 參賽成果之智慧財產權歸屬參賽隊伍所有,其著作授權、專利申請、技術轉移及權益分配等相關事宜,應依相關法令辦理。
  9. 得獎隊伍獲得獎金應配合中華民國稅法繳交相關所得稅。
  10. 參賽隊伍如違反本競賽辦法之相關規定,將取消其參賽資格,如已獲獎,則撤銷得到之獎項,並追回獎金及獎狀。
  11. 若遇爭議,主辦單位保有活動最終解釋權。
  12. 本競賽敘獎對象須為報名時具中華民國在學學生,且敘獎對象須為全學生之隊伍,敘獎時需檢附相關證明;本競賽若有業界之敘獎對象則可獲得獎狀。
  13. 指導教授或指導業師不得與學生一同報名,請於最終報告內填寫指導教授名稱即可。
  14. 2021年春季辦理第一階段水稻植株影像辨識競賽,依據訓練集影像資料進行水稻植株之辨識,主辦單位依測試資料辨識準確度評分。
  15. 2021年夏季辦理第二階段專家論壇,提供發想不評分。
  16. 2021年秋季辦理第三階段水稻植株文字辨識競賽,依據訓練集文字資料進行水稻之相關辨識,主辦單位依測試資料辨識準確度評分。