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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
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务，简单来说是准确判定在当前图片中的哪个区域
该数据集一共有1224张图片，训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
赛事主题和数据说明
赛题描述
比赛上榜成绩截止到2019年10月07日下午20点，赛后将有神秘嘉宾精彩直播，敬请期待！！
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 |
|---|---|---|---|
| image_path | string | 不为空 | 图片的相对路径 |
| label_path | string | 不为空 | 图片标签的相对路径 |
参考文献：
[1]无
评审标准
算法输入输出格式
输入字段： image_path,
输出字段： label_path,
评审指标说明
- 本赛标准得分为60分，所有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励！
- IOU(Intersection-over-Union)表示了产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率或者说重叠度，也就是它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。
- 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！
7
batch数据为18，循环次数为70次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为94.56。
2019-10-04 20:08:32
暂未公开
8
batch数据为4，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94.41。
2019-09-28 08:06:12
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94.00。
2019-10-01 00:45:07
暂未公开
11
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93.75。
2019-09-22 16:45:38
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93.43。
2019-09-20 18:20:50
暂未公开
14
batch数据为24，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93.43。
2019-10-04 19:56:56
暂未公开
15
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93.36。
2019-10-05 12:22:30
暂未公开
19
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91.38。
2019-09-25 19:10:31
暂未公开
20
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91.26。
2019-09-24 02:04:25
暂未公开
21
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91.08。
2019-10-03 12:24:22
暂未公开
22
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90.87。
2019-09-25 11:49:16
暂未公开
23
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90.78。
2019-09-25 13:01:05
暂未公开
24
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89.82。
2019-09-18 19:55:10
暂未公开
25
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89.55。
2019-09-30 12:25:16
暂未公开
26
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88.94。
2019-09-25 07:47:55
暂未公开
27
batch数据为4，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88.35。
2019-10-07 18:45:48
暂未公开
28
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87.79。
2019-09-11 02:30:10
暂未公开
29
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87.04。
2019-09-26 23:34:38
暂未公开
34
batch数据为48，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41.45。
2019-09-21 14:45:38
暂未公开
35
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37.24。
2019-09-19 09:45:47
暂未公开
36
batch数据为32，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35.43。
2019-09-25 00:54:44
暂未公开
37
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0.30。
2019-09-27 10:53:17
暂未公开
42
batch数据为2，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。
2019-09-12 19:41:10
暂未公开
43
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0.00。
2019-09-13 09:31:52
暂未公开
44
batch数据为20，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。
2019-09-20 10:25:02
暂未公开
45
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0.00。
2019-09-20 12:15:24
暂未公开
47
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。
2019-10-07 16:31:45
暂未公开
美式半糖不加奶
2019-11-25 20:51:59
2019-11-25 20:51:59
94.79
哈尔的移动城堡
2019-10-07 21:32:07
2019-10-07 21:32:07
94.69
skr skr skr
2019-10-07 20:09:25
2019-10-07 20:09:25
94.63
4
Yolo大大
2020-02-07 12:23:33
2020-02-07 12:23:33
94.63
5
Daiccccc
2019-10-07 21:34:29
2019-10-07 21:34:29
94.52
6
gboy
2019-10-08 17:59:35
2019-10-08 17:59:35
94.14
7
前排板凳瓜子
2019-10-08 21:58:16
2019-10-08 21:58:16
94.07
8
龙龙
2020-02-29 00:35:50
2020-02-29 00:35:50
93.91
9
qqm
2019-10-07 22:43:05
2019-10-07 22:43:05
93.04
10
把你吃掉
2019-10-11 23:13:58
2019-10-11 23:13:58
93.04
11
上山打老鼠
2019-10-12 16:35:46
2019-10-12 16:35:46
91.64
12
骡子吃番茄
2020-03-18 15:07:28
2020-03-18 15:07:28
91.59
13
trickornot
2019-10-08 12:30:23
2019-10-08 12:30:23
90.77
14
是阿正
2020-12-14 12:22:10
2020-12-14 12:22:10
90.4
15
天涯·明月·刀
2019-10-07 22:26:36
2019-10-07 22:26:36
89.11
16
wuzhenhua
2020-03-06 11:39:18
2020-03-06 11:39:18
88.02
17
Limbor
2019-10-15 16:00:52
2019-10-15 16:00:52
87.59
18
韩天啸
2020-06-12 09:41:14
2020-06-12 09:41:14
84.24
19
ZS1577164325
2020-01-05 22:55:54
2020-01-05 22:55:54
83.08
20
信息-杨波
2019-10-30 20:00:42
2019-10-30 20:00:42
79.07
21
ice
2019-12-13 12:58:08
2019-12-13 12:58:08
47.29
22
哈哈哈1572280504
2019-11-11 19:26:11
2019-11-11 19:26:11
0
23
KevinYang
2019-11-14 16:34:09
2019-11-14 16:34:09
0
24
X.S.F.
2019-11-15 12:15:47
2019-11-15 12:15:47
0
25
h1566452233
2019-11-17 12:59:11
2019-11-17 12:59:11
0
26
莲子咖啡
2019-11-22 16:16:47
2019-11-22 16:16:47
0
27
Protect.Y
2020-03-26 11:15:45
2020-03-26 11:15:45
0
28
flyai会员1603024333
2020-11-08 16:57:15
2020-11-08 16:57:15
0
29
Agravity
2020-12-23 14:22:16
2020-12-23 14:22:16
0
30
flyai会员1610346283
2021-01-11 16:44:35
2021-01-11 16:44:35
0
31
会员1645534214
2022-02-22 20:57:16
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