- 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
该数据有猫和狗两类图片,一共有25000张图片,猫狗各占一半,可以用来做图片分类的入门数据。
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) |
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
赛题描述
通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。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
DogAndCat0
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 |
type |
int |
不为空 |
图片对应的类别 |
label |
int |
大于等于 0, 小于等于 1 |
图片的标注标签 |
参考文献:
[1]https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
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prediction.py中的load_model和predict方法。系统使用这些方法评估模型算出评分。
超过 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
batch数据为128,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100.00。
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99.50。
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99.48。
4
batch数据为128,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.38。
5
batch数据为256,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.22。
6
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99.14。
7
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98.24。
8
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97.84。
9
batch数据为128,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97.72。
10
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96.50。
11
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96.44。
12
batch数据为1000,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96.44。
13
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96.44。
14
batch数据为500,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96.44。
15
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96.44。
16
batch数据为50,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96.44。
17
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96.44。
18
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96.44。
19
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96.44。
20
batch数据为100,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96.44。
21
batch数据为128,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96.44。
22
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96.44。
23
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96.44。
24
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96.44。
25
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96.44。
26
batch数据为64,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.44。
27
batch数据为500,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96.44。
28
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96.44。
29
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96.44。
30
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96.44。
31
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96.44。
32
batch数据为128,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96.44。
33
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96.44。
34
batch数据为64,循环次数为900次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.44。
35
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96.44。
36
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96.44。
37
batch数据为128,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96.44。
38
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96.44。
39
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96.44。
40
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96.44。
41
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96.44。
42
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96.44。
43
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96.44。
44
batch数据为64,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96.44。
45
batch数据为72,循环次数为24次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.44。
46
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96.44。
47
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96.44。
48
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96.44。
49
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96.44。
50
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96.44。
51
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96.44。
52
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96.44。
53
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96.44。
54
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96.44。
55
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96.44。
56
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96.44。
57
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96.44。
58
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96.44。
59
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96.44。
60
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96.44。
61
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96.44。
62
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96.44。
63
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96.44。
64
batch数据为64,循环次数为1888次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为95.78。
65
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84.80。
66
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84.46。
67
batch数据为128,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83.66。
68
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61.54。
69
batch数据为64,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51.78。
70
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51.68。
71
batch数据为64,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50.56。
72
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50.52。
73
batch数据为128,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50.50。
74
batch数据为128,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50.38。
75
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50.36。
76
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50.34。
77
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50.34。
78
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50.34。
79
batch数据为32,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.34。
80
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50.34。
81
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50.34。
82
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50.34。
83
batch数据为16,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50.34。
84
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50.34。
85
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50.18。
86
batch数据为128,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49.74。
87
batch数据为64,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49.66。
88
batch数据为32,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49.66。
89
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49.66。
2019-06-06
- Jachin Liu
-
模型得分为97.84,本次获得实时奖励奖金为1.17元
2019-06-06 10:48:38
2019-05-25
- 兔子是菜鸟
-
模型得分为99.48,本次获得排名奖奖金为25元
2019-05-25 15:00:02
- gboy
-
模型得分为99.5,本次获得排名奖奖金为37.5元
2019-05-25 15:00:02
- =
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为62.5元
2019-05-25 15:00:02
2019-05-14
- =
-
模型得分为100,本次获得实时奖励奖金为4.59元
2019-05-14 14:04:38
2019-05-06
- yangsmile
-
模型得分为99.38,本次获得排名奖奖金为25元
2019-05-06 15:00:03
- gboy
-
模型得分为99.5,本次获得排名奖奖金为62.5元
2019-05-06 15:00:03
- 兔子是菜鸟
-
模型得分为99.48,本次获得排名奖奖金为37.5元
2019-05-06 15:00:03
2019-04-29
- ChangeBio
-
模型得分为97.72,本次获得实时奖励奖金为2.34元
2019-04-29 10:43:48
2019-04-28
- gboy
-
模型得分为99.5,本次获得实时奖励奖金为1元
2019-04-28 12:48:40
- 淋雨
-
模型得分为98.24,本次获得实时奖励奖金为2.34元
2019-04-28 12:48:32
- 兔子是菜鸟
-
模型得分为98.64,本次获得实时奖励奖金为4.69元
2019-04-28 12:48:28
- gboy
-
模型得分为99.3,本次获得实时奖励奖金为2元
2019-04-28 12:48:23
- 兔子是菜鸟
-
模型得分为97.66,本次获得实时奖励奖金为4.69元
2019-04-28 12:48:15
- begins
-
模型得分为95.7,本次获得实时奖励奖金为5.63元
2019-04-28 12:48:10
- yangsmile
-
模型得分为98.7,本次获得实时奖励奖金为18.75元
2019-04-28 12:47:57
2019-04-26
- 兔子是菜鸟
-
模型得分为94,本次获得实时奖励奖金为11.25元
2019-04-26 13:34:38
- 恋旧却念旧
-
模型得分为96.44,本次获得实时奖励奖金为9.38元
2019-04-26 10:34:48
- 淋雨
-
模型得分为96.98,本次获得实时奖励奖金为18.75元
2019-04-26 10:34:45
- .co
-
模型得分为99.14,本次获得实时奖励奖金为21.75元
2019-04-26 10:34:33
- gboy
-
模型得分为98.62,本次获得实时奖励奖金为127.5元
2019-04-26 10:34:23