[2022 전국 대학생 Deep Learning 기반 무인판매대 상품인식 인공지능 경진대회 안내]

▣ 대회 주제
   •  무인판매대에서 상품 인식을 통한 재고관리 Deep Learning 기술 개발

▣ 대회 개요
   •  인공지능에 관심이 있는 학생들이 딥러닝을 쉽게 접근 할수 있도록 하며, 미래 인공지능 산업에 필요한 인력을 양성하는데 도움이 되고자 하는 목적으로 대
     학생 대상 딥러닝 기반 객체인식 경진대회를 마련하였습니다. 본 대회는 서울대학교 차세대 반도체 혁신 융합대학이 주관하며, 연합전공 인공지능반도체공
     학에서 공동으로 후원합니다. 본 대회에서는 무인판매대에 배치된 상품을 여러 각도의 Multi-camera로 촬영한 이미지들을 사용하여 어떠한 상품이 있는지
     재고 관리를 위한 Deep Neural Network를 개발한 결과를 인식률, 처리속도, 재고 관리 성공률을 평가하고, 개발 아이디어와 방법을 발표로 공유하게 됩니
     다.

▣ 대회 목표
   • 무인판매대에 배치된 상품을 여러 각도의 Multi-camera로 촬영한 이미지들을 사용하여 어떠한 상품이 있는지 재고 관리를 위한 효율적인 Deep Neural
     Network를 개발

▣ 대회참가자에게 제공되는 것
   • 학습용 기본 Dataset 제공 (60 개 상품이미지에 대한 20만 개 라벨링 데이터)
   • 배경이 제거된 상품 Segmentation 이미지 제공 (상품당 100 개의 이미지)
   • 인식률 평가를 위해 평가용 이미지와 유사하게 촬영한 테스트용 이미지를 제공
   • 오리엔테이션 및 홈페이지를 통한 Tutorial 설명서 및 Q&A 제공

▣경진대회 개최일정
   • 공고 및 접수 : 9월 1일(목) ~ 9월 25일(일)
   • 온라인 사전설명회 : 9월 16일(금) 오후 3시 1시간 (Zoom online 회의 참가 : https://snu-ac-kr.zoom.us/j/98807989484, 회의 ID: 988 0798 9484)
   •  Orientation : 9월 28일(수) 오후 3시 1시간 (Zoom online 회의 참가 : https://snu-ac-kr.zoom.us/j/98807989484, 회의 ID: 988 0798 9484)
   •  본선 및 결과물 제출 : 9월 28일(수) ~ 11월 22일(화)
   •  최종 발표 및 평가 : 11월 23일(수) ~ 11월 30일(수)
   •  최우수팀 선정 및 공지 : 12월 5일(월)
   •  시상식 : 12월 12일(월)

▣ 최우수팀 선정 및 시상
   •  평가 점수 기준 최우수팀 및 우수팀 선정 (3등까지)
   •  1등 : 노트북 / 2등 : 태블릿PC / 3등 : 갤럭시 버즈

▣ 접수방법
   •  홈페이지 공지사항 게시판 (본인의 소속에 맞게 선택)
     1. 차세대반도체 혁신융합대학 (공지사항)
        https://semicon.disu.ac.kr/community/notice 
    2. 연합전공 인공지능반도체공학 (공지사항)
        https://ssai.snu.ac.kr/ko/board/notice
    3. 아래 링크를 클릭하여 작성 (구글 로그인) 또는 QR코드로 접속
        https://forms.gle/3ypPCYFKVXbp28xH6
        [(공유대 or 연합전공 선택), 소속학과, 학번, 성명, 휴대전화 및 e-mail 주소 기재 必]
        
            (QR코드 접속)

▣ 대상 및 자격
   •  전국의 대학생 2~3인 구성의 팀으로 딥러닝을 이용한 객체인식에 관심이 있는 누구나 참여 가능

▣ 주관
   • 서울대학교 차세대반도체 혁신융합대학
   • 서울대학교 연합전공 인공지능반도체공학

▣문의
   1. 차세대반도체 혁신융합대학 : AIX설계경진대회 > Q&A 게시판
       https://semicon.disu.ac.kr/LOCnLOS/AIX/QnA
   2. 연합전공 인공지능반도체공학 : 비교과과정 > Q&A 게시판
        https://ssai.snu.ac.kr/ko/board/eventQnA

⋇ 세부 일정 및 상세 내용 변경 및 업데이트 될 수 있으니, 홈페이지 게시판의 공지사항을 참고해 주시기 바랍니다.
    - 실습에 직접 참여할 수 없는 학생들은 Zoom으로 녹화된 강의자료를 참고하여 각 대학에서 실습