OpenCV 기반으로 이미지 내에 N서울타워(N Seoul Tower)가 있는지의 여부와 위치를 예측하는 코드를 작성하세요. 사전 학습된 모델(pretrained model)과 임의의 Python package 사용도 가능합니다. 단, 실행에 필요한 패키지는 requirements.txt에 모두 명시되어 있어야 합니다. pip i -r requirements.txt 로 설치할 예정이며, 이 과정을 거친 후에도 실행이 되지 않는 경우 실행 불가로 0점 처리됩니다.
이미지 내에 객체가 존재할 경우 true 그렇지 않을 경우 false만 소문자로 출력하세요. 임의로 true 혹은 false만 출력할 경우 0점 처리합니다.
이미지 내에서 객체의 위치를 x,y,width,height 형태로 한 줄로 출력하세요.
- 각 좌표는 쉼표(,)로 구분하고, 띄어쓰기 없이 모두 붙여주세요.
- 값은 모두 정수만 허용합니다. 실수값은 정수로 반올림하여 출력하세요.
- 타워가 없을 경우 소문자로 none 만 출력하세요.
본 과제에서는 OpenAI API, Claude API, Google Gemini API, Llava, Qwen-VL 등 외부 API 기반의 대규모 비전/언어 모델을 사용하여 문제를 해결하는 것은 엄격히 금지합니다. 즉, 이미지를 외부 API 서버에 업로드하여 객체 존재 여부 또는 bounding box를 생성하는 모든 방식은 금지됩니다.
다만 아래의 방법들은 허용됩니다.
- 로컬 환경에서 직접 실행하는 오픈소스 모델 사용
- GPU 또는 CPU에서 직접 inference 수행하는 경우
- 직접 학습한 custom detector 사용
- OpenCV 기반의 특징점, template matching, ML 활용 등 로컬 처리
- Pretrained CNN backbone 활용 즉, 이미지 데이터가 외부 서보로 전송되지 않는 방식은 허용됩니다.
위반시 처리
- 이번 과제 전체 0점 처리
- 필요시 로그/코드 검증 진행 (API key 사용 흔적, HTTP request 로그 등)
python main.py --input path/to/image.jpg --task presence- input의 인자로 이미지의 파일명(현재 폴더가 아닌 경우 경로 포함)을 명령행 인자로 입력
- 자동 채점 시 script 상에서 project 폴더 밖에 있는 다른 경로에 있는 이미지를 사용할 예정
truepython main.py --input path/to/image.jpg --task bbox- input의 인자로 이미지의 파일명(현재 폴더가 아닌 경우 경로 포함)을 명령행 인자로 입력
- 자동 채점 시 script 상에서 project 폴더 밖에 있는 다른 경로에 있는 이미지를 사용할 예정
300,200,50,150python main.py --input path/to/image.jpg --task bbox- input의 인자로 이미지의 파일명(현재 폴더가 아닌 경우 경로 포함)을 명령행 인자로 입력
- 자동 채점 시 script 상에서 project 폴더 밖에 있는 다른 경로에 있는 이미지를 사용할 예정
nonepip install -r requirements.txt- 채점을 위한 가상 환경에서 원본 requirements.txt로 필요 패키지들을 설치한 후 채점 수행
- 과제에서 requirements.txt를 수정해도 된다고 명시된 경우에만 매번 위의 명령어로 패키지들을 설치 후 채점 수행
- 만약 requirements.txt 수정 불가 과제에서 추가로 필요한 패키지가 있다면 메일로 문의
- NumPy 2.2.6
- opencv-python 4.12.0.88