베이스라인 실행 시 다음과 같이 read only 파일로 dcm 파일이 jpg바뀌지 않습니다.
권한 문제를 어떻게 해결하면 좋을지 여쭤봅니다.

안녕하세요 참가자님들,

본 대회용 Naver Cloud GPU 서버에 센팅된 OS 및 개발 환경 리셋 및 복구는 지원이 어려운점 양해 부탁드리며 대회 서버 환경 및 복구 방법 공유 드리겠습니다.

1. 본 대회 서버에 세팅된 OS 및 개발 환경 정보

• CentOS 7.8
• Anaconda3-5.3.1
• Python 3.7
• CUDA 10.0
• cuDNN 7.6.0

• 현재 각 팀별 서버는 위와 같은 사양으로 테스트 및 세팅되어 있습니다.

2. 복구 방법
   cd ~/tmp
   bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh -f
   [enter,f,yes,enter,yes,no]
   cd ~
   source .bashrc
   conda activate base

3. 기타 환경 설치
   별도의 세팅 지원은 어려우며, 추가적인 Package 설치시 pip로 설치를 권장드립니다.

** 추가적으로, 현재 제공된 서버의 cuda와 호환되는 tensorflow는 2.0, pytorch 는 1.2이며, 아래의 명령어로 설치 가능합니다.

pip install tensorflow-gpu==2.0.0
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0

해당 버전이 아닐 경우 gpu 사용이 불가할 수 있으니 주의 바랍니다.

참고 부탁드리겠습니다.
감사합니다.

안녕하세요.

ImageNet으로 pre-trained 된 모델 사용이 가능한가요?

감사합니다.

안녕하세요,

척추데이터 annotation파일에 L1-2A, L2-3A, 그리고 m_points 등 여러 종류의 좌표가 있습니다. 이름만 보면 이 데이터가 무엇을 의미하는지 잘 이해가 되지 않습니다. 각 좌표들이 무엇을 의미하는지, 예를들어 point와 m_point의 차이, L1-2A등의 의미, 최종적으로 예측하려는 각도가 어느것인지를 알려주시면 감사하겠습니다. L4-5A의 cobbangle이 4번과 5번 척추사이의 각도라고 유추는 되는데 설명서에 명확히 명시되어있지 않습니다.

그리고 spine_base.py 파일을 보니 이미지 데이터의 전처리 및 어그멘테이션 코드와 모델링이 분절각도 예측이아니라 척추 segmentation 을 하는 코드로 구성되어있습니다. 이게 주최측에서 의도한것인지 아닌지 궁금하여 질문드립니다.

안녕하세요,
2021 미소 인공지능 모델 개발 챌린지 운영팀입니다.

대회 종료 후 주최측에서 Test set을 통해 제출하신 모델에 대한 성능 검증 및 평가가 진행될 예정입니다.

대회 베이스라인 코드의 평가코드를 수정하여 개발하시는 경우,
대회 종료 후 결과 요약지 제출 시에 반드시 데이터셋 적용 및 실행 방법을 추가 기재 부탁드립니다.

기재하지 않거나 제출하신 모델이 정상 작동하지 않을 경우,
평가에서 제외될 수 있으니 꼭 유의하시길 부탁드립니다.

감사합니다.

Q. 특별한 개발 지식이나 언어 사용 경험이 없어도 참여 가능한가요?
기본 베이스라인 코드를 제공하지만, 팀당 최소 1명 이상 python/tensorflow/pytorch를 이용한 AI개발 경험자가 있는 팀이 유리합니다.

Q. 참가 신청 후 데이터톤 참가 가능 여부는 어떻게 확인 할 수 있나요?
참가 대상자들을 선별하여 대회전 개별 메일 안내드립니다.

Q. 서버 언제 사용해 볼 수 있나요?
데이터톤을 위한 GPU 서버는 본선 당일 14:00 부터 사용할 수 있으며, 접속 방법은 메일을 통해 개별적으로 전달드렸습니다.

Q. 사용하는 언어는 뭔가요?
tensorflow, Keras, Pytorch 등을 비롯해 파이썬 기반의 머신 러닝 라이브러리는 대부분 사용할 수 있습니다.

Q. 사용하는 GPU 사양은 어떻게 되나요?
GPU는 P40 2장달린 서버 1대를 제공합니다

Q. Jupyter Notebook은 어떻게 접속하나요?
Jupyter Notebook은 기본적으로 실행되어 있으며, 제공해드린 [Host IP]:8888을 통해 접속 가능합니다.

Q. 데이터셋은 어디에 있나요?
학습용 데이터셋은 /mnt/hackerton/dataset 에서 접근 가능합니다.

Q. 이슈 답변은 언제 해주나요?
10:00 ~19:00에 작성된 이슈는 실시간으로 확인하고 있으며, 최대한 신속히 처리하여 드립니다.
19:00 이후 작성된 이슈는 익일 10:00부터 순차적으로 처리하여 드립니다.

MISO충성충성팀입니다. 현재 사용하고 있는 서버 환경에서 conda 오류가 발생합니다.
자체적으로 조치하는 것보다 초기화해주시는게 빠를것 같아 이슈 남깁니다.

데이터 설명서를 보면, L4 아래쪽과 L5 위쪽을 지나는 직선을 이용해 구한 각도가 label로 주어질 것이라 생각했습니다.
그런데 주어진 데이터의 좌표와 angle 값을 보니 L4 위쪽과 L5 아래쪽을 이용한 각도인 것으로 보입니다.
대회 진행은 주어진 데이터에 맞추어 L4 위쪽과 L5 아래쪽을 이용하여 진행하면 될까요?

구체적인 pretrained 모델 샤용 규정이 있나요?

대회 baseline 을 확인한 결과 tensorflow기반의 코드인 것을 확인하였습니다.
따라서 제출하는 코드 또한 tensorflow로 작성하여야 하는지 궁금합니다.
저희 팀 대부분이 pytorch에 더 익숙하여 baseline의 형식을 유지한다면 다양한 실험이 어려울 것 같습니다.
혹시 pytorch를 이용한 테스트 코드와 모델 파일로 제출이 가능할까요?

현재 Cuda 10.0 환경으로 보이는데
혹시 10.1 환경의 도커를 구성해서 모델 개발이 가능한가요?
아니면 10.0이 가능한 환경에서 모델 개발해야 하나요?

감사합니다

nsml login시 해당 문제가 있어서 글 남깁니다.
팀명 미소된장국

안녕하세요! 딥러블 팀의 이효민 입니다. 데이터셋의 위치를 찾을 수 없어 문의 드립니다. 주피터 노트북을 접속하면 원래 데이터셋이 나오나요? 8888포트로 접속해도 데이터가 안보이는데 혹시 누락되어 데이터셋이 안보이는건지 문의드립니다.

안녕하세요
conda 환경을 구성하다 base 환경을 변경해버렸는데 혹시 수동 리셋 부탁드릴 수 있을까요??

Load_data.ipynb 속

dcm_list = sorted(glob.glob('../test/*.dcm'))
json_list = sorted(glob.glob('../test/*.json'))

이나

Train.ipynb 속

test_image_array = np.load('../dataset/test_image.npy')
test_label_array = np.load('../dataset/test_label.npy').reshape(-1, 16)

....

X_test = test_image_array[:] / 255
y_test = test_label_array[:] / 512

....

# Train
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=20, epochs=1000, shuffle=True, verbose=1, 
                    validation_data=(X_test, y_test), callbacks=callbacks_list)

처럼 test set을 사용하는 코드가 있는데 test set은 데이터 안에 없습니다.
이 코드는 무시하고 test set 대신 validation set을 넣어 사용하면 될까요?

감사합니다

안녕하세요 담미온팀 김주빈입니다.

현재 환경에서 conda 오류가 발생합니다.
초기화 가능할까요?

안녕하세요 결과제출시
model과 작동가능한 train.py, test.py 및 결과요약서를 제출하면 되는지요?
구동이 가능하다면 무릎 베이스라인댈 ipynb를 제출 않고 py로 제출해도되지요?

감사합니다

안녕하세요
밑에 주신 내용 그대로 리셋을 했는데 그 전 가상환경이 그대로 남아 있고, pip install tensorflow-gpu==2.0.0을 설치하려고 했으나 pip자체에 문제가 생겨 모듈이 깔리지 않습니다. 혹시 수동 리셋해주실 수 있으신가요?ㅠㅠ