Datawhale AI夏令营 第五期-CV方向Task1笔记（跑通baseline）

这次参加的比赛是2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理
赛事链接：https://www.marsbigdata.com/competition/details?id=3839107548872

一、赛事解读

1.1 赛题目标

赛题最终目标是开发一套智能识别系统，能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术，通过对摄像头捕获的视频进行分析，自动准确识别违规行为，并及时向管理部门发出告警，以实现更高效的城市管理。
可以看出这是一个目标检测任务，夏令营中的baseline采用的是yolo模型。

1.2 数据集

官方提供了数据集下载，可以直接在赛题详情中下载。
夏令营也提供了下载链接（Dw AI 夏令营第五期 CV baseline · 数据集 (modelscope.cn)），夏令营提供的链接里还包含了baseline代码。这次的笔记任务也是跑通这个baseline代码，新手友好。
初赛提供城管视频监控数据与对应违规行为标注。违规行为包括垃圾桶满溢、机动车违停、非机动车违停等。
视频数据为mp4格式，标注文件为json格式，每个视频对应一个json文件。
json文件的内容是每帧检测到的违规行为，包括以下字段：

• frame_id：违规行为出现的帧编号
• event_id：违规行为ID
• category：违规行为类别
• bbox：检测到的违规行为矩形框的坐标，[xmin,ymin,xmax,ymax]形式

标注示例如下：

[
  {
   
   
    "frame_id": 20,
    "event_id": 1