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- 赛事介绍
- 竞赛排行榜
- 自由练习榜单
- 讨论($vue{comment_count})
- 学习资源
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大赛简介
本数据集包含雨雪天气下摄像头记录的街道RGB照片以及热感应照片，目标是分割出照片中路面的车辆部分。数据集共包含2198对RGB照片和热感应照片，图片大小为640*480。
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
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 |
|---|---|---|---|
| rgb_path | string | 不为空 | RGB图片路径 |
| thermal_path | string | 不为空 | 热感应图片路径 |
| mask_path | string | 不为空 | 标签图片路径 |
评审标准
算法输入输出格式
输入字段： rgb_path, thermal_path,
输出字段： mask_path,
评审指标说明
- Dice 系数是一种评估相似度的函数，通常用于计算两个样本的相似度或者重叠度。
- 计算公式如下：
超过 80分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
5
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87.47。
2019-09-14 19:54:16
720.00
暂未公开
6
batch数据为8，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86.29。
2019-09-15 03:20:38
370.00
暂未公开
7
batch数据为8，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85.62。
2019-09-11 14:09:13
10.00
暂未公开
8
batch数据为10，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85.32。
2019-10-25 05:30:44
10.00
暂未公开
10
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84.64。
2019-09-16 10:30:24
20.00
暂未公开
11
batch数据为8，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84.54。
2019-09-08 09:30:56
20.00
暂未公开
12
batch数据为8，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83.90。
2019-09-15 02:15:50
10.00
暂未公开
13
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83.28。
2019-09-16 12:17:23
10.00
暂未公开
15
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82.55。
2019-09-16 00:27:38
10.00
暂未公开
17
batch数据为4，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79.73。
2019-08-27 22:45:39
暂未公开
18
batch数据为4，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77.38。
2019-09-04 04:20:01
暂未公开
21
batch数据为20，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73.47。
2019-09-05 16:59:06
暂未公开
22
batch数据为8，循环次数为120次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为70.59。
2019-09-24 03:25:08
暂未公开
24
batch数据为4，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66.93。
2019-09-03 12:12:59
暂未公开
27
batch数据为4，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48.78。
2019-08-22 14:56:36
暂未公开
28
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48.46。
2019-09-04 21:05:50
暂未公开
29
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38.11。
2019-09-12 05:00:15
暂未公开
30
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30.70。
2019-09-03 11:41:43
暂未公开
31
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20.34。
2019-09-10 08:03:02
暂未公开
37
batch数据为16，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4.80。
2019-08-29 01:00:04
暂未公开
38
batch数据为16，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4.79。
2019-08-23 12:12:59
暂未公开
40
batch数据为8，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4.79。
2019-09-13 20:06:24
暂未公开
47
batch数据为4，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0.00。
2019-08-22 08:46:59
暂未公开
48
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0.00。
2019-08-22 21:56:08
暂未公开
49
batch数据为16，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0.00。
2019-08-22 22:08:43
暂未公开
50
batch数据为8，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0.00。
2019-08-23 20:33:54
暂未公开
51
batch数据为16，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0.00。
2019-08-23 20:58:30
暂未公开
52
batch数据为8，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0.00。
2019-08-24 12:26:57
暂未公开
53
batch数据为8，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0.00。
2019-08-24 23:56:12
暂未公开
54
batch数据为8，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0.00。
2019-08-26 21:09:29
暂未公开
55
batch数据为512，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0.00。
2019-09-01 08:44:22
暂未公开
居(^･ｪ･^)
2019-11-28 11:44:10
2019-11-28 11:44:10
10.04
韩天啸
2020-06-16 16:07:41
2020-06-16 16:07:41
4.79
点降唇
2019-12-02 10:11:36
2019-12-02 10:11:36
0
4
Albert1584276748
2020-03-29 22:56:46
2020-03-29 22:56:46
0
5
layman-wh
2020-04-14 08:46:39
2020-04-14 08:46:39
0
6
是阿正
2020-12-14 20:32:31
2020-12-14 20:32:31
0
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