200种鸟类图像分类

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2019-02-03 12:00:00
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2019-03-05 12:00:00
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剩余奖金 ¥ 663
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当前赛题仅允许 600 能力值以下的新手可以正常提交训练哦~

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$vue{upDataType ? '上传样例压缩包' : '上传代码压缩包' }

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$vue{complete < 99 ? '上传中' : '上传完成'} $vue{complete}

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  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 奖金记录
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) 是一个图像数据集,包含200种鸟类(主要是北美洲)的照片。分类数量:200 图片数量:6,033 标注:边界框,分割,属性

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

  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分。

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)
参与奖(总奖金30%) 所有人 不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖(总奖金20%) 所有人 更新排行榜得分,获取相应竞赛奖金
排名奖(总奖金50%) 第一周/月前3名(冠、亚、季军) 项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5,Time_P(月) = 0.5;K1=0.5,K2=0.3,K3=0.2;
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

赛事主题和数据说明

数据来源

BirdClassification

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 file_path 不为空 图片的相对路径
label int 大于等于 0, 小于等于 199 图片的标注标签
name int 不为空 图片的名字

参考文献:

[1]The Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset

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 80分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

唱跳RAP打篮球

1242.00

batch数据为128,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96.78。

2019-04-16 03:39:48

1242.00

96.78

第三名

trick_or_treat

618.75

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.13。

2019-04-16 23:46:01

618.75

96.13

第三名

wvinzh

33.75

batch数据为16,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为89.57。

2019-12-22 13:21:00

33.75

89.57

4

hhy

4.50

batch数据为32,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80.96。

2019-04-24 10:57:32

4.50

80.96

5

Winteriscoming

9.00

batch数据为512,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为80.15。

2019-04-18 23:27:27

9.00

80.15

6

keeper

batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为79.09。

2020-04-22 15:47:15

79.09

7

bestfitting

batch数据为64,循环次数为1200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.41。

2019-04-17 15:14:02

78.41

8

Daiccccc

batch数据为20,循环次数为8000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.27。

2019-04-19 05:04:04

77.27

9

Koolo233

batch数据为64,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.27。

2020-08-23 15:25:55

77.27

10

.co

batch数据为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.14。

2019-04-29 11:33:34

77.14

11

baseline2

batch数据为64,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.01。

2019-04-21 18:09:47

77.01

12

yangsmile

batch数据为64,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76.59。

2019-04-22 06:40:47

76.59

13

玄学上分

batch数据为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为75.91。

2019-04-17 02:58:44

75.91

14

天天向上

batch数据为64,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74.22。

2019-04-17 01:19:20

74.22

15

Teenage Dream

batch数据为32,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为72.82。

2019-04-18 22:01:57

72.82

16

哈尔的移动城堡

batch数据为100,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为71.37。

2019-05-08 19:41:24

71.37

17

哦哦

batch数据为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为68.36。

2019-04-22 11:40:43

68.36

18

Hlic

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为67.30。

2019-04-16 13:12:18

67.30

19

善假于物

batch数据为160,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.87。

2019-04-17 10:15:43

63.87

20

大木淡漠

batch数据为50,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.38。

2019-04-19 14:32:59

62.38

21

trickornot

batch数据为32,循环次数为6000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.60。

2019-04-19 21:06:50

60.60

22

Joshua

batch数据为128,循环次数为600次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.08。

2019-04-25 23:44:25

59.08

23

火炎焱燚

batch数据为128,循环次数为600次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.88。

2019-04-20 02:47:06

54.88

24

篠筱筱

batch数据为32,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为53.94。

2019-04-18 18:36:09

53.94

25

淋雨

batch数据为512,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.40。

2019-04-22 17:38:16

51.40

26

你猜猜我是谁

batch数据为256,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.61。

2019-04-16 14:49:57

32.61

27

看你很6哦

batch数据为64,循环次数为1200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.29。

2019-04-15 20:20:29

26.29

28

lyming

batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为24.94。

2019-04-16 09:16:17

24.94

29

zhiduanqingchang

batch数据为64,循环次数为800次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为24.55。

2019-04-16 00:09:04

24.55

30

cyh12315

batch数据为64,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为21.29。

2020-03-26 23:58:40

21.29

31

就是很任性

batch数据为1000,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为9.33。

2019-04-18 08:13:19

9.33

32

鹦武鸟

batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为8.57。

2019-05-28 18:45:26

8.57

33

纶巾

batch数据为512,循环次数为400次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.45。

2019-05-13 12:22:57

6.45

34

tik_boa

batch数据为64,循环次数为4000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.94。

2019-04-16 14:37:05

5.94

35

李渊

batch数据为256,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为5.89。

2019-12-09 18:43:35

5.89

36

xinlofi

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为3.90。

2019-04-21 20:18:02

3.90

37

Jeremy

batch数据为128,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为2.21。

2019-09-15 11:56:26

2.21

38

rhapsody

batch数据为32,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为1.02。

2019-12-01 15:24:39

1.02

39

pprp

batch数据为50,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0.93。

2019-08-12 10:18:48

0.93

40

落海的咸鱼

batch数据为521,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.89。

2019-04-18 12:22:52

0.89

41

强化学习

batch数据为64,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.81。

2019-04-20 20:34:42

0.81

42

ChangeBio

batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.76。

2019-04-30 03:11:38

0.76

43

Akina_zard

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.72。

2019-07-23 00:36:17

0.72

44

Glassy sky above

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0.68。

2019-04-18 12:11:22

0.68

45

心如止水

batch数据为500,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.68。

2019-05-16 04:55:35

0.68

46

flyai会员1576345548

batch数据为128,循环次数为250次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.68。

2019-12-17 00:05:13

0.68

47

小丸子

batch数据为520,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2019-04-21 12:17:57

0.64

48

batch数据为500,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2019-08-15 20:40:17

0.64

49

Numen

batch数据为500,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0.64。

2019-08-27 14:49:45

0.64

50

清道夫

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0.64。

2019-08-29 20:09:38

0.64

51

Lune

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0.64。

2019-09-13 15:35:19

0.64

52

金垚

batch数据为64,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2019-10-06 19:40:36

0.64

53

cnn

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0.64。

2019-10-09 15:39:31

0.64

54

Dearfriend

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0.64。

2019-10-21 22:54:01

0.64

55

嘻嘻嘻哈哈

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0.64。

2019-10-30 20:54:20

0.64

56

weidong

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0.64。

2019-12-19 15:56:17

0.64

57

layman-wh

batch数据为256,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0.64。

2020-02-01 11:37:27

0.64

58

向往

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2020-03-20 20:10:37

0.64

59

张硕

batch数据为256,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0.64。

2020-04-03 01:39:04

0.64

60

lyman

batch数据为128,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2020-07-08 21:28:33

0.64

61

荆城

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0.64。

2020-10-02 19:44:30

0.64

62

Tough.c

batch数据为64,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2020-11-02 20:35:09

0.64

63

flyai会员1604460488

batch数据为64,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0.64。

2020-11-04 11:38:10

0.64

64

flyai会员1596852425

batch数据为64,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.64。

2020-11-20 22:04:00

0.64

65

写bug感动自己

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0.64。

2020-11-24 18:54:33

0.64

66

有啥tricks

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0.64。

2020-12-01 17:51:45

0.64

67

指间砂

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0.64。

2021-02-23 20:11:35

0.64

68

星晨浅汐

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0.64。

2021-07-09 16:38:28

0.64

69

z华

batch数据为128,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.55。

2019-04-24 16:34:10

0.55

70

markov_future

batch数据为64,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.51。

2019-04-29 14:22:26

0.51

71

云游天下

batch数据为100,循环次数为220次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.47。

2019-04-15 23:15:41

0.47

72

很不错学生

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0.47。

2019-04-19 18:59:50

0.47

73

小公主

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.47。

2019-09-20 03:49:21

0.47

74

无念1554176052

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0.42。

2019-07-05 19:51:23

0.42

75

刘喵兄

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0.30。

2019-04-16 23:27:56

0.30

2019-12-23
wvinzh

模型得分为89.57,本次获得实时奖励奖金为33.75

2019-12-23 16:16:33

2019-05-15
无名小辈

模型得分为87.68,本次获得排名奖奖金为150

2019-05-15 15:00:02

trick_or_treat

模型得分为96.13,本次获得排名奖奖金为225

2019-05-15 15:00:02

唱跳RAP打篮球

模型得分为96.78,本次获得排名奖奖金为375

2019-05-15 15:00:02

2019-04-25
hhy

模型得分为80.96,本次获得实时奖励奖金为4.5

2019-04-25 13:44:06

2019-04-23
无名小辈

模型得分为87.68,本次获得实时奖励奖金为36

2019-04-23 12:51:06

Winteriscoming

模型得分为80.15,本次获得实时奖励奖金为9

2019-04-23 12:51:01

2019-04-22
trick_or_treat

模型得分为96.13,本次获得排名奖奖金为225

2019-04-22 15:00:01

2019-04-17
trick_or_treat

模型得分为96.13,本次获得实时奖励奖金为112.5

2019-04-17 20:48:15

trick_or_treat

模型得分为92.04,本次获得实时奖励奖金为56.25

2019-04-17 20:48:01

唱跳RAP打篮球

模型得分为96.78,本次获得实时奖励奖金为272

2019-04-17 20:47:41

唱跳RAP打篮球

模型得分为95.5,本次获得实时奖励奖金为270.5

2019-04-17 20:47:32

唱跳RAP打篮球

模型得分为89.95,本次获得实时奖励奖金为324.5

2019-04-17 20:47:19

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挑战者大赛 官方交流群

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  • 参赛流程
  • 常见问题

第一步:参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名,需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集,运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%~100%数据,全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码,解压后在样例代码上编写自己的模型代码,压缩后再在上传代码位置进行上传,就可以查看自己得分。

第二步:本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境,并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络,没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步:提交到GPU训练,保存模型

本地调试完成之后,提交代码到GPU,在全量数据上训练模型,保存最优模型。

提交GPU的方式有:网站在线提交。

第四步:评估模型,获取奖金,实时提现

GPU训练完成后,会调用prediction.py中的predict方法进行评估,并给出最后得分

高分的参赛选手,可实时获取奖金,通过微信提现

Q:如何获得奖金?

下载A:超过项目设置的最低分,根据公式计算,就可以获得奖金。

Q:比赛使用什么框架?

A: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等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

A:FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构和数据处理,在prediction.py中进行加载模型及预测。将代码文件压缩为.zip格式,文件大小不超过10M,之后在网站进行在线提交就可以了。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

A:参加项目竞赛必须实现 prediction.py 中的predict方法。调用模型得出评分。

Q:平台机器什么配置?

A:目前每个训练独占一块V100显卡,显存10G。

Q:本地数据集在哪?

A:可以本地使用ide运行 main.py 下载数据。

Q:FAI训练积分不够用怎么办?

A:目前GPU免费使用,可以进入到:我的积分,通过签到和分享等途径获得大量积分。

Q:离线训练代码不符合规范问题?

A:main.py中可以使用args.EPOCHS和args.BATCH。