- 赛事介绍
- 竞赛排行榜
- 奖金记录
- 讨论($vue{comment_count})
- 学习资源
大赛简介
CIFAR-10数据集是一组图像，通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用最广泛的数据集之一。 CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60,000个32x32彩色图像。 10个不同的类别代表飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船和卡车。每个类别有6000张图片，该数据集共有5万张训练图片以及1万张测试图片
参赛须知
参赛时间: 本次竞赛无时间限制，长期有效开放
参赛方式
参赛选手说明
- 参赛人员身份信息需保证真实、有效，大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
- 欢迎海内外的在校学生，算法工程师和所有AI爱好者参与
- 本次竞赛报名形式：以个人形式本地提交作品线上审核，并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
- 在比赛截止日期前，团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
- 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群，一起学习进步！重要通知也将在群内发布，不要错过哦
比赛作品说明
- 参赛选手需要配合组委会对比赛作品的有效性与真实性进行验证
- 不同团队/个人，提交相似结果文件，取消双方所有人员参赛资格
- 多开小号报名、提交，一经发现将取消参赛资格
- 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
- 比赛过程中，通过脚本获取比赛数据，成绩无效
- 使用线上测试集进行训练或者使用非官方提供的外部数据进行训练，成绩无效
- 使用的预训练模型需为FlyAI官方审核通过的模型，使用非官方验证预训练模型，成绩无效
- 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
- 所有相似代码将一律不通过审核！！情况多次出现者封号处理
- 如有发现利用非正常手段作弊行为，奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回，情节严重者封号处理
- 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明
大赛奖项设置
奖项说明:
| 奖项设置 |
获奖人数 |
奖金额度说明(按最终得分评判) |
| FlyAI挑战奖 |
所有挑战者 |
奖金获取标准：60<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额 |
| 新框架奖励 |
所有人 |
项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型，可获得60FAI币额外积分奖励 |
赛事主题和数据说明
赛题描述
通过迭代自己的算法模型并提交训练，获取奖金池高额奖金。小提示：抢先更新算法排行榜，有更大机会获取高额奖金哦
数据来源
CIFAR10
数据描述
由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据。
字段说明：
| 文件名 |
字段名称 |
字段类型 |
备注 |
| image_path |
string |
不为空 |
图片的相对路径 |
| label |
float |
大于等于 0, 小于等于 9 |
图片的标注标签 |
| name |
int |
不为空 |
图片上对应的类别 |
参考文献：
[1]Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images, Alex Krizhevsky, 2009.
评审标准
算法输入输出格式
输入字段：
image_path,
输出字段：
label,
评审指标说明
- 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
- True，表示预测正确的样本数数量
- Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
- 计算公式如下：
比赛常见问题说明
Q:比赛使用什么框架？
- 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架，比如TensorFlow，PyTorch，Keras，Scikit-learn、MXNet等。
Q:怎么参加比赛，需不需要提交CSV文件？
- FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源，报名后可以使用自己熟练的框架，修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理；仅部分赛题支持CSV方式提交，请仔细阅读参赛方式相关内容。
Q:比赛排行榜分数怎么得到的？
- 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法，调用模型得出评分。
超过 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
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4
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6
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7
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8
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9
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10
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11
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15
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16
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17
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19
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75
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76
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batch数据为32，循环次数为100次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为21.93。
82
batch数据为256，循环次数为100次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为21.42。
83
batch数据为64，循环次数为100次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为20.12。
84
batch数据为128，循环次数为150次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为16.65。
85
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为13.71。
86
batch数据为64，循环次数为100次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为12.03。
87
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88
batch数据为32，循环次数为32次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为11.32。
89
batch数据为32，循环次数为10次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为11.32。
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batch数据为32，循环次数为10次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为10.22。
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100
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101
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为512，循环次数为10000次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为5次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
112
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
114
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
115
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
116
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
117
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
118
batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
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batch数据为64，循环次数为30次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为0.00。
- chenfengshf
-
模型得分为95.8，本次获得实时奖励奖金为8元
2020-01-23 17:13:47
- Teenage Dream
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模型得分为95.65，本次获得实时奖励奖金为36元
2019-04-08 13:53:05
- 无名小辈
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模型得分为95.02，本次获得实时奖励奖金为191元
2019-04-02 13:20:22
- 小瓶盖子
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模型得分为18.43，本次获得实时奖励奖金为10元
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- 看你很6哦
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模型得分为74.35，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-04-01 19:04:36
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模型得分为58.96，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-04-01 16:39:03
- zhiduanqingchang
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模型得分为55.92，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-04-01 10:52:10
- WayPlus
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模型得分为54.43，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-03-31 23:20:14
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2019-03-29 19:52:45
- 火炎焱燚
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2019-03-29 18:42:44
- Daiccccc
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- 月之涯
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模型得分为88.63，本次获得实时奖励奖金为235元
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2019-03-20 02:53:04
- Jackko
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2019-03-19 11:37:49
- trick_or_treat
-
模型得分为78.65，本次获得实时奖励奖金为51元
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- Hallo
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模型得分为75.43，本次获得实时奖励奖金为8元
2019-03-19 00:57:58
- Hallo
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模型得分为74.68，本次获得实时奖励奖金为53元
2019-03-19 00:46:52
- 罐子
-
模型得分为40.04，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-03-18 23:18:54
- Hallo
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模型得分为67.63，本次获得实时奖励奖金为54元
2019-03-18 23:11:13
