パーティクル検知クエスト 2023

このコンテストでは、半導体製造装置で使用する「異物」を画像認識で判定することを課題とし、「画像認識の技術」と「異物混入をどのようなアルゴリズムで検出するか？」を競います。

Setup

本コンテストでは、Dockerを用いてローカル環境Jupyter Notebookを構築し、データの分析、可視化、精度確認をおこないます。

Jupyter Notebook は、ブラウザ上で利用可能なデータ分析のためのプログラミング実行環境です。

Requirements for Cluster iMac

• Docker Desktop for Mac

Requirements for PC

事前にDockerおよびDocker Composeをインストールしてください。Docker Desktopをインストールすると、Docker Composeも同時にインストールされます。

• Docker
• Docker Desktop

Windows

• Docker Desktop for Windows

Mac

• Docker Desktop for Mac

Linux

Docker Desktopを用いない場合、Docker EngineおよびDocker Composeをそれぞれインストールしてください。

• Docker Engine
• Docker Compose

Linuxの場合、Docker公式のConvenience Scriptを用いてインストールすることもできます。

$ curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
$ sh get-docker.sh

Prepare

こちらのリポジトリーを適切なディレクトリにコピーしてください。 ※クラスターのiMacを活用している場合、個人の/goinfreディレクトリにこのリポジトリーをコピーしてください。

Jupyter Notebookにアクセスするためのパスワードを設定します。 以下のコマンドで、.env.sampleファイルをコピーして.envファイルを作成します。

$ cp work/.env.sample work/.env

.envファイルをエディタで開き、NOTEBOOK_PASSWORDに任意のパスワードを記入します。

$ vi work/.env

work/.env

NOTEBOOK_PASSWORD=<Your Password for Jupyter Notebook>

Unzip Data

下記コマンドで、LSWMD_25519.pkl.zip ファイルを解凍します。

$ unzip work/input/LSWMD_25519.pkl.zip -d work/input/

$ ls work/input/
 LSWMD_25519.pkl  LSWMD_25519.pkl.zip

Start

docker-compose.ymlファイルのあるルートディレクトリで、下記コマンドを実行しDockerコンテナを起動します。

$ docker-compose up -d

Jupyter Notebook

起動が完了したら、ブラウザで http://localhost:8888/ にアクセスし、Jupyter Notebookを開きます。初回アクセス時は、上記手順で設定したNOTEBOOK_PASSWORDの入力を求められます。

01_Tutorialフォルダには、セットアップしたデータに対して基本的な操作をおこなうためのチュートリアルが含まれています。

02_Submissionフォルダには、評価方法のサンプルを用意しています。

Stop

作業を終了するときは、下記コマンドでDockerコンテナを停止してください。

$ docker-compose down

Remove

コンテナの削除：

$ docker-compose rm

イメージの削除：

$ docker image rm particle-detection-quest-2023_jupyter