Дата-сайентисты Clover Group вошли в число лучших на хакатоне по искусственному интеллекту
Data Science
6 Декабря 2019
Команда Clover Group заняла третье место в Innorobohack — хакатоне по искусственному интеллекту в робототехнике от Университета Иннополис. За 48 часов дата-сайентисты разработали алгоритм поиска рельсовой колеи с помощью методов глубокого обучения для АО «НИИАС» (ОАО «РЖД»).

Для создания решения участники хакатона работали с изображениями железнодорожной колеи Московского Центрального Кольца, полученными с камер на локомотивах. Всего было предоставлено 2000 изображений для обучения, 600 — для валидирования модели на открытой части Leaderdoard-а и 409 изображений для оценки качества алгоритмов на закрытой части Leaderdoard-а.

Итоговое решение от команды дата-саейнтистов Clover представляло собой ансамбль 3 моделей на архитектуре U-net. Предоставленных изображений не хватало, поэтому для построения базовых моделей ребята использовали сторонний датасет из открытых источников. Эти изображения использовались для предобучения моделей на небольшом количестве эпох от 10 до 30.

Особое внимание команда уделила аугментации1 исходных изображений: трансформировала дневные изображения в ночные и создавала теневые участки на изображении, похожие на тени от столбов и мостов. Разделение выборки для обучения и валидации ребята производили стратифицировано2 с использованием информации о площади рельсовой колеи и времени суток на изображении ЖД-путей.

По итогам хакатона команда Clover Group заняла 3 место с результатом 0,9495 по метрике IoU среди 15 команд. Отрыв между вторым и третьим местом оказался незначительным — всего одна десятитысячная.


CLOVER GROUP (ГК «Ctrl2GO») — глобальный вендор программного обеспечения в области прогнозного обслуживания для транспортной отрасли, металлургии, горнорудной отрасли, энергетики, нефтегаза. Цифровая платформа Clover и комплексные цифровые решения компании для индустрий трансформируют промышленные предприятия с помощью технологий искусственного интеллекта. Компания сотрудничает с крупнейшими предприятиями России, СНГ, Европы, Ближнего Востока и Азии в области применения прогнозной аналитики, а также ведущими научными и образовательными учреждениями. Разработки компании включены в Единый реестр отечественного ПО.


1. Аугментация — это способ увеличения обучающей выборки, основанный на повторном использовании изображений после различных трансформаций: повороты, сдвиги, изменение яркости и другие.
2. Стратифицированное разделение выборки — способ разделения по определенному признаку или параметру, когда после разделения этот признак имеет одинаковое распределение во всех подвыборках.


Кристина Смирнова
Автор статьи
Кристина Смирнова
Пресс-служба Clover Group
Фото: InnoroboHack

Читайте также
Присоединяйтесь

Узнайте, как искусственный интеллект и продвинутая аналитика помогут вашему бизнесу

* Поля обязательны для заполнения
Спасибо!
Специалист Clover Group свяжется с вами в рабочее время.
Мы используем файлы cookie для вашего удобства работы с веб-сайтом.
Переход по ссылке на веб-сайт или работа на веб-сайте подразумевают согласие со сбором данных посредством файлов cookie.
Узнайте больше о нашем использовании файлов cookie и об изменении своих настроек.