Image processing and ML Hackathon - Open Room Inc. / RICOH - January 2020

https://hackathon.openrm.jp/

近年コンピュータービジョンの諸技術は紙ベースの様々な業界を変革してきました。しかし、英語などの言語での著しい発展の一方で、日本語への応用は出遅れているというのが現状です。このハッカソンは国内におけるコンピュータビジョン分野の研究の発展と、それによる日本語ドキュメント画像の認識技術の向上を目標に掲げます。このハッカソンイベントを通じて、日本のスタートアップ生態系の技術的発展とIT業界の革命を加速させてみませんか？

本ハッカソンにおいて発表された成果はMITライセンスの下とオープンソースソフトウェアとして公開されます。またこれら成果に基づいた出版物等についても一般公開がなされます。

本ハッカソンは、このイベントをキックオフとして、1ヶ月間開催されます。キックオフイベントに参加できない方々も、当日公開されるリポジトリへのアクセスをもって同様に参加していただくことができます。

このイベントをより楽しいものにすべく、コンペティション形式をとることにしました。参加者の成果は自動的にスコア評価され、最終的にランキングとして公開されます。これによって参加者同士の回答を見比べながら開発を進めることができます。

イベント参加者は個人として参加することもできれば、チームを組むこともできます。

Computer Vision technologies allows us today to transform paper-based businesses. While the technology have accelerated in the past years for the English language, it is still behind for the Japanese language. This hackathon goal is to make the research progress in Japan and improve the document recognition, content classification and Japanese language machine learning. Together, we believe that we can improve the technologies and give a boost to the Japanese startup ecosystem and industry renewal.

The contributions to the event will be published under the Open Source MIT licence. The resulting publications from the research will also be released publicly.

The hackathon will be held for 1 month, and this event is the kick off event. If you can't intend the event, you can still participate to the research - access to the repository will be given on the day of the kick off.

To make things a little bit more motivating, the hackathon will be held as a small competition: participant's contributions will be tested automatically and a score will be attributed to each submission. A ranking will then be held to compare the participants solutions and compete between each others.

Particpants can team up and work as a team, or contribute as individual.

このハッカソンでは複数の問題から好きなものを選んで挑戦していただけます。したがってランキングは問題ごとに作成されます。各問題の詳細については、子ディレクトリを参照してください。

• 01 - 書類画像の向き補正
• 02 - 鉄道乗車券画像からの情報抽出

回答を提出するにはまずこのレポジトリをフォークし、プルリクエストを開く必要があります。問題がなければ数分でスコア評価が完了し、プルリクエスト上のコメントにスコアが表示されます。

提出形式などの詳細は各ディレクトリのREADMEを参照してください。

There are different problems to solve in this Hackathon, each one has its own category and ranking. Please see the project sub-folders to have more detailed explanation on each specific problem:

• 01 - Document image rotation correction
• 02 - Entity extraction from train ticket images

To submit your work, fork the repository and open a pull request against this repository. Automatically, your solution will be tested and ranked. After a few minutes, a comment should appear on the pull request to display the submission score.

Please check the README.md in each problem folder to see what is expected to be submitted.

2019-01-10: キックオフ@リコー本社 イベント詳細

2019-02-10: コンペティション締め切り (ランキングが固定されます)

2019-03-10: 成果の公開

2019-01-10: Kickoff, RICOH's headquarters See event on TechPlay

2019-02-10: End of the competition (rankings will be frozen)

2019-03-10: Publication of the results of the research

本レポジトリはMITライセンスに基づいて公開されています。したがって提出された成果は、開かれたIT技術の発展のため、オープンソースとして公開されます。 一方で成果の作成にあたり、著作権に守られた著作物を使用することはできませんのでご注意ください。（ただし機械学習のプロセス内での使用など、著作物が公開または再構成されない形での利用は許可される場合があります。）

This repository is licenced under the MIT licence. We ask contributors to submit their work under an Open Source licence, as the goal of the Hackathon is to make the technology improve for everyone. The use of copyrighted material is not allowed in the submitted work (but can be used to train models, as long as the copyrighted material is not published or can't be rebuilt)