遥感影像场景分类预测

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2019-08-01 10:00:00
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2019-08-31 20:00:00
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  • 讨论($vue{comment_count})
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大赛简介

遥感影像场景分类是遥感影像目标检测和高层语义理解的基础,遥感影像高层语义理解又是空间分析的基础。实际应用中空间分析借助地图与空间信息解决经济、社会、国防等重要领域的技术任务。

例如通过遥感影像进行农作物估产、城市规划、商铺选址、城市热点场所人群分析、空间规划等等。空间分析是解决实际生活中问题的重要手段,而遥感影像场景分类是空间分析的基石。

遥感影像场景分类任务是从多幅遥感影像中区分出具有相似场景特征的图像,并对这些图像进行分类,为每一幅遥感影像赋予场景类别标签。

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题为8月活动赛题,截止2019年8月31日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

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
img_path string 不为空 图片的相对路径
label string 不为空 标签

参考文献:

[1]

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: img_path,

输出字段: label,

评审指标说明

  • 本赛题基础得分为60分,所有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励!
  • 精确率(Precision,简称为P):正确预测为正的占全部预测为正的比例
  • 召回率(Recall,简称为R):正确预测为正的占全部实际为正的比例
  • F1-Score 是精确率和召回率的一种加权平均,它的最大值为1,最小值为0
  • 计算公式如下:
  • 评审计算公式
超过 40分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

YY

大神经验
batch数据为24,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93.12。

2019-08-19 15:10:06

大神经验
第三名

Daiccccc

大神经验
batch数据为48,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92.66。

2019-08-24 18:33:36

大神经验
第三名

heshuting555

大神经验
batch数据为30,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92.55。

2019-08-13 11:52:32

大神经验
4

交差墒

大神经验
batch数据为40,循环次数为18次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为92.49。

2019-08-31 09:16:10

大神经验
5

gboy

大神经验
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92.27。

2019-08-31 05:00:51

大神经验
6

yangsmile

大神经验
batch数据为48,循环次数为18次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为92.22。

2019-08-31 18:35:45

大神经验
7

Whisney`逸文

大神经验
batch数据为128,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91.74。

2019-08-08 11:14:39

大神经验
8

Albert1563667639

大神经验
batch数据为16,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91.68。

2019-08-23 09:24:34

大神经验
9

西北风

大神经验
batch数据为80,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91.62。

2019-08-29 03:47:25

大神经验
10

前排板凳瓜子

大神经验
batch数据为500,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91.47。

2019-08-26 22:06:56

大神经验
11

丶人狠话不多

暂未公开
batch数据为32,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91.43。

2019-08-28 07:26:32

暂未公开
12

nice

大神经验
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91.35。

2019-08-29 03:51:41

大神经验
13

emmm我还没想好

暂未公开
batch数据为256,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91.31。

2019-08-31 13:47:59

暂未公开
14

超级皮的赵小姐

暂未公开
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91.29。

2019-08-11 19:56:29

暂未公开
15

trickornot

暂未公开
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91.29。

2019-08-22 14:06:40

暂未公开
16

轩1564891807

暂未公开
batch数据为32,循环次数为25次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为91.28。

2019-08-28 21:31:34

暂未公开
17

薛定谔的mao

暂未公开
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91.13。

2019-08-10 18:07:58

暂未公开
18

yahiko

暂未公开
batch数据为32,循环次数为36次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为91.05。

2019-08-27 18:39:06

暂未公开
19

上山打老鼠

暂未公开
batch数据为256,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91.01。

2019-08-29 22:10:41

暂未公开
20

天涯·明月·刀

暂未公开
batch数据为24,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91.00。

2019-08-30 08:48:13

暂未公开
21

哈尔的移动城堡

暂未公开
batch数据为50,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90.99。

2019-08-31 14:15:30

暂未公开
22

weiliming

暂未公开
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90.94。

2019-08-29 07:11:45

暂未公开
23

Value_H

暂未公开
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90.85。

2019-08-11 01:53:30

暂未公开
24

thinkdifferent

暂未公开
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90.85。

2019-08-28 06:09:26

暂未公开
25

善假于物

暂未公开
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90.82。

2019-08-07 11:21:26

暂未公开
26

就是很任性

暂未公开
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90.73。

2019-08-11 18:01:55

暂未公开
27

释然

暂未公开
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90.70。

2019-08-22 09:41:28

暂未公开
28

机器学渣

暂未公开
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90.53。

2019-08-24 19:18:38

暂未公开
29

钦基

暂未公开
batch数据为48,循环次数为4次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为90.42。

2019-08-29 10:03:32

暂未公开
30

guoguo

暂未公开
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90.30。

2019-08-28 00:55:51

暂未公开
31

Keaton

暂未公开
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90.25。

2019-08-04 18:38:17

暂未公开
32

Winteriscoming

暂未公开
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89.98。

2019-08-11 15:52:10

暂未公开
33

elogi

暂未公开
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89.94。

2019-08-30 22:48:40

暂未公开
34

Hawk

暂未公开
batch数据为10,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89.92。

2019-08-08 20:32:02

暂未公开
35

Xin Yao

暂未公开
batch数据为108,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89.54。

2019-08-06 14:05:25

暂未公开
36

dtrimina

暂未公开
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89.51。

2019-08-15 13:25:56

暂未公开
37

Akatsuki

暂未公开
batch数据为32,循环次数为36次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为89.42。

2019-08-31 16:53:34

暂未公开
38

小林子

暂未公开
batch数据为30,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89.40。

2019-08-29 05:40:02

暂未公开
39

莫须有の嚣张

暂未公开
batch数据为32,循环次数为6次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为88.77。

2019-08-26 03:33:53

暂未公开
40

雨中冰言

暂未公开
batch数据为256,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88.31。

2019-08-29 07:37:16

暂未公开
41

Seeney

暂未公开
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88.03。

2019-08-26 18:57:40

暂未公开
42

hunk

暂未公开
batch数据为32,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87.89。

2019-08-31 19:06:44

暂未公开
43

AMERICA

暂未公开
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87.73。

2019-08-27 07:49:06

暂未公开
44

好帅的背影

暂未公开
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87.62。

2019-08-13 01:20:15

暂未公开
45

ZjiM

暂未公开
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87.08。

2019-08-21 03:30:23

暂未公开
46

Noah

暂未公开
batch数据为128,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86.88。

2019-08-06 07:43:55

暂未公开
47

cnn

暂未公开
batch数据为16,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86.83。

2019-08-12 01:17:17

暂未公开
48

全群最菜

暂未公开
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86.82。

2019-08-16 18:32:48

暂未公开
49

pprp

暂未公开
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86.66。

2019-08-15 02:00:11

暂未公开
50

汤大力

暂未公开
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86.34。

2019-08-03 12:37:53

暂未公开
51

人间正道是沧桑

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为85.77。

2019-08-07 00:46:57

暂未公开
52

true up

暂未公开
batch数据为1,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85.70。

2019-08-29 08:17:21

暂未公开
53

ak74

暂未公开
batch数据为30,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85.55。

2019-08-27 18:55:50

暂未公开
54

Scarlatti

暂未公开
batch数据为48,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85.33。

2019-08-08 02:50:13

暂未公开
55

HelloWor1d

暂未公开
batch数据为128,循环次数为99次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为85.28。

2019-08-02 04:20:48

暂未公开
56

xaioqiang

暂未公开
batch数据为32,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84.99。

2019-08-31 03:35:11

暂未公开
57

贤二

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为84.93。

2019-08-31 01:38:11

暂未公开
58

无......有

暂未公开
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83.19。

2019-08-05 08:32:15

暂未公开
59

冷于冰

暂未公开
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82.90。

2019-08-24 19:22:24

暂未公开
60

cv1557321940

暂未公开
batch数据为128,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82.82。

2019-08-07 11:43:17

暂未公开
61

信息-杨波

暂未公开
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82.82。

2019-08-27 22:50:16

暂未公开
62

洋洋

暂未公开
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82.62。

2019-08-30 23:05:12

暂未公开
63

你猜猜我是谁

暂未公开
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82.50。

2019-08-18 03:17:35

暂未公开
64

Mortimer

暂未公开
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82.24。

2019-08-04 23:47:13

暂未公开
65

木信

暂未公开
batch数据为50,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82.08。

2019-08-08 14:26:37

暂未公开
66

暖阳。

暂未公开
batch数据为64,循环次数为25次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为81.56。

2019-08-10 04:47:26

暂未公开
67

暂未公开
batch数据为100,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81.35。

2019-08-17 16:46:42

暂未公开
68

clare

暂未公开
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80.90。

2019-08-10 00:03:57

暂未公开
69

bestfitting

暂未公开
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80.17。

2019-08-06 11:13:55

暂未公开
70

trick_or_treat

暂未公开
batch数据为32,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79.93。

2019-08-29 14:13:25

暂未公开
71

友情小爪

暂未公开
batch数据为32,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78.89。

2019-08-20 07:08:55

暂未公开
72

qqm

暂未公开
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78.47。

2019-08-31 01:48:53

暂未公开
73

PPdog

暂未公开
batch数据为32,循环次数为48次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.27。

2019-08-26 01:56:51

暂未公开
74

Zkk_hhh

暂未公开
batch数据为128,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78.19。

2019-08-11 17:41:18

暂未公开
75

hero.y

暂未公开
batch数据为32,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77.73。

2019-08-23 01:50:41

暂未公开
76

ON-looker

暂未公开
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77.68。

2019-08-25 05:34:29

暂未公开
77

随逸

暂未公开
batch数据为64,循环次数为4800次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.37。

2019-08-17 20:38:42

暂未公开
78

化猫

暂未公开
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76.95。

2019-08-11 19:54:33

暂未公开
79

宇宙

暂未公开
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75.23。

2019-08-29 22:09:19

暂未公开
80

AiFool

暂未公开
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75.21。

2019-08-28 18:12:33

暂未公开
81

静11

暂未公开
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73.94。

2019-08-24 05:08:40

暂未公开
82

代码搬运工

暂未公开
batch数据为128,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70.97。

2019-08-25 07:55:37

暂未公开
83

SimonFighter

暂未公开
batch数据为256,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65.81。

2019-08-29 21:41:55

暂未公开
84

刘志强

暂未公开
batch数据为2,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63.44。

2019-08-05 21:56:55

暂未公开
85

丅丄

暂未公开
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59.11。

2019-09-02 02:57:20

暂未公开
86

An

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.49。

2019-09-01 01:43:36

暂未公开
87

街角「咖啡店」

暂未公开
batch数据为40,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48.13。

2019-08-25 03:36:02

暂未公开
88

东旭

暂未公开
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46.95。

2019-08-06 05:55:23

暂未公开
89

CodeAI

暂未公开
batch数据为16,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44.74。

2019-09-02 06:42:15

暂未公开
90

Shepherd

暂未公开
batch数据为30,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41.47。

2019-08-17 12:01:28

暂未公开
91

埼玉不秃头

暂未公开
batch数据为96,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37.94。

2019-08-12 04:56:43

暂未公开
92

qiwihui

暂未公开
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35.85。

2019-08-17 01:43:54

暂未公开
93

Monica

暂未公开
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2019-08-26 19:11:41

暂未公开
94

杰1562934981

暂未公开
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2019-08-15 13:32:04

暂未公开
95

大佬们带带我

暂未公开
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2019-08-02 22:29:34

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铁锤

暂未公开
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2019-08-06 21:55:56

暂未公开
97

wulb

暂未公开
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2019-08-15 11:41:32

暂未公开
98

彼得·帕克

暂未公开
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2019-08-02 18:53:21

暂未公开
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minth

暂未公开
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2019-08-12 11:49:49

暂未公开
100

那棵树

暂未公开
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2019-08-07 01:26:11

暂未公开
101

吃个反物质炮压压惊

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2019-08-14 14:02:47

暂未公开
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不懂取什么名字

暂未公开
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2019-08-16 17:22:54

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北部湾的落日

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BMW开空调

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富强民主文明和谐

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2019-08-19 21:41:21

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Joshua

暂未公开
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2019-08-12 10:38:11

暂未公开
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谌晓姝

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Victor Hong

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a554142589

暂未公开
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blackx1562937090

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2019-08-03 22:25:26

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Cwinq

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2019-08-14 14:54:18

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喵喵

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2019-08-13 20:10:45

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默语之声

暂未公开
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2019-08-22 23:56:09

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@Sun

暂未公开
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2019-08-26 03:18:15

暂未公开
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Chain

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2019-08-24 13:02:06

暂未公开
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ai

暂未公开
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2019-08-24 18:32:25

暂未公开
117

208.

暂未公开
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2019-08-10 21:46:36

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郭建珠

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2019-08-17 17:33:03

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ChungChinKei

暂未公开
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2019-08-22 12:51:52

暂未公开
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Arthur铭

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2019-08-25 12:23:25

暂未公开
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Pluto1566377647

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2019-08-22 09:31:03

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橘子不唯一

暂未公开
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2019-08-28 23:21:51

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neneda

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暂未公开
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步沧

暂未公开
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聪-Clarence

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风轻云淡

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朝圣者1564631742

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暂未公开
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GodLovesJonny

暂未公开
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2019-08-02 18:22:01

暂未公开
129

liuy

暂未公开
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0.15。

2019-08-06 23:09:51

暂未公开
130

kaven

暂未公开
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0.15。

2019-08-13 02:26:37

暂未公开
131

Amy.

暂未公开
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0.14。

2019-08-23 02:50:44

暂未公开
132

月在孤城

暂未公开
batch数据为128,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0.14。

2019-08-30 10:25:12

暂未公开
133

哇咔咔

暂未公开
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0.13。

2019-08-01 19:14:56

暂未公开
134

杨杨杨

暂未公开
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2019-08-07 03:19:02

暂未公开
135

colorLess

暂未公开
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0.12。

2019-08-03 16:47:13

暂未公开
136

zizaieee

暂未公开
batch数据为50,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0.12。

2019-08-13 21:19:32

暂未公开
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rongwen

暂未公开
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2019-08-03 12:37:59

暂未公开
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GREENDWOOD

暂未公开
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2019-08-04 01:32:51

暂未公开
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夏洛克

暂未公开
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2019-08-05 03:03:43

暂未公开
140

袁璞

暂未公开
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2019-08-05 19:24:45

暂未公开
141

坏人

暂未公开
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2019-08-05 20:34:49

暂未公开
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焱木

暂未公开
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2019-08-09 10:15:58

暂未公开
143

青青子衿

暂未公开
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2019-08-22 00:39:10

暂未公开
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王涛

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2019-08-23 03:59:01

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2019-08-23 07:48:30

暂未公开
146

zero

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2019-08-24 01:03:56

暂未公开
147

王德睿 PhDing

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sw2009

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2019-08-24 22:30:24

暂未公开
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桂ly

暂未公开
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2019-08-27 19:11:17

暂未公开
150

deepdeep

暂未公开
batch数据为24,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0.10。

2019-08-28 10:10:33

暂未公开
151

Tk more tk less

暂未公开
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0.10。

2019-08-29 14:13:59

暂未公开
152

Guo

暂未公开
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0.10。

2019-08-30 02:07:53

暂未公开
153

ii

暂未公开
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0.10。

2019-08-31 15:09:22

暂未公开
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贾克鱿鱼丝

暂未公开
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2019-08-05 14:21:27

暂未公开
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暂未公开
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2019-08-31 23:06:42

暂未公开
第一名
YY 2019-08-31 21:25:05
2019-08-31 21:25:05
92.81
第二名
大印 2019-09-04 13:29:08
2019-09-04 13:29:08
92.66
第三名
Mengcius 2019-11-19 07:25:46
2019-11-19 07:25:46
92.66
4
Albert1563667639 2019-09-18 01:14:37
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92.47
5
交差墒 2019-08-31 23:15:52
2019-08-31 23:15:52
92.45
6
CodeAI 2019-09-15 09:16:13
2019-09-15 09:16:13
92.42
7
gboy 2019-09-01 04:31:44
2019-09-01 04:31:44
92.33
8
yangsmile 2019-09-03 05:47:35
2019-09-03 05:47:35
92.33
9
绿肥红瘦 2020-01-07 05:11:23
2020-01-07 05:11:23
92.27
10
Tiernos 2020-03-16 18:30:39
2020-03-16 18:30:39
92.04
11
true up 2019-09-09 05:02:10
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91.95
12
西北风 2019-08-31 21:46:00
2019-08-31 21:46:00
91.77
13
哈尔的移动城堡 2019-08-31 23:16:07
2019-08-31 23:16:07
91.71
14
emmm我还没想好 2019-09-01 11:49:15
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91.62
15
无心法师 2019-09-06 09:16:36
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91.37
16
Zyt 2019-08-31 21:35:11
2019-08-31 21:35:11
91.33
17
Biao_Ge 2019-09-07 01:11:27
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91.3
18
诗人藏夜里 2019-11-21 10:39:37
2019-11-21 10:39:37
90.31
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trickornot 2019-09-01 03:38:47
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90.25
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天涯·明月·刀 2019-09-11 00:32:23
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89.51
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小林子 2019-09-11 13:55:38
2019-09-11 13:55:38
89.39
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雨中冰言 2019-09-07 17:23:14
2019-09-07 17:23:14
89.33
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机器学渣 2019-09-07 19:25:54
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89.05
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Li Kuo-tung 2020-04-27 20:06:33
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88.15
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木信 2019-12-21 02:10:21
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NingAnMe 2020-12-16 08:21:27
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alwaysbetter 2019-09-01 06:08:40
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June_Z 2019-09-04 05:21:53
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SimonFighter 2019-09-08 18:19:07
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超人二号 2019-09-03 15:25:07
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步沧 2019-09-10 22:32:23
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徐辉 2019-09-12 00:28:55
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Helloworld1562285460 2019-09-14 23:49:57
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xupengzheng 2019-09-16 16:53:32
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Peter陈敏 2019-09-20 07:29:08
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cracked2 2019-12-20 17:38:53
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五五 2020-03-09 20:50:33
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lcl050024 2020-04-16 10:37:06
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牛顿不会飞 2020-04-16 11:31:16
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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?

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。