- 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
											
																									PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该数据集取自TU-Darmstadt, Caltech, TU-Graz 和 UIUC等发布的数据集。在该数据集中每张图片中的物体都由人工标注,物体包含汽车,摩托车,自行车和人体四类。
																																			 
																						
											
																							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
												
																											host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/databases.html#VOC2005_1
																									
																						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 | int | 大于等于 0, 小于等于 3 | 物体类别 | 
																													
																| name | string | 不为空 | 类别名称 | 
																											
																						
											
																							参考文献:
																																							[1]chapter.pdf
																																																										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 85分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
																		
					
										
																											
																							
											
																						
											
												
												通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为95.80。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
											
												
												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93.01。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
											
												
												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87.41。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									4
																							
											
												
												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86.01。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									5
																							
											
												
												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86.01。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									6
																							
											
												
												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86.01。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									7
																							
											
												
												batch数据为64,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86.01。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									8
																							
											
												
												batch数据为96,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85.31。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									9
																							
											
												
												batch数据为512,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85.31。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									10
																							
											
												
												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85.31。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									11
																							
											
												
												batch数据为512,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84.62。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									12
																							
											
												
												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84.62。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									13
																							
											
												
												batch数据为71,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83.92。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									14
																							
											
												
												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83.92。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									15
																							
											
												
												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83.22。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									16
																							
											
												
												batch数据为100,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83.22。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									17
																							
											
												
												batch数据为16,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83.22。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									18
																							
											
												
												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82.52。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									19
																							
											
												
												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82.52。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									20
																							
											
												
												batch数据为128,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82.52。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									21
																							
											
												
												batch数据为128,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82.52。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									22
																							
											
												
												batch数据为16,循环次数为1500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为81.12。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									23
																							
											
												
												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81.12。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									24
																							
											
												
												batch数据为32,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79.02。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									25
																							
											
												
												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78.32。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									26
																							
											
												
												batch数据为32,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78.32。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									27
																							
											
												
												batch数据为40,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77.62。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									28
																							
											
												
												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76.92。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									29
																							
											
												
												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76.22。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									30
																							
											
												
												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74.83。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									31
																							
											
												
												batch数据为64,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71.33。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									32
																							
											
												
												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70.63。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									33
																							
											
												
												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69.93。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									34
																							
											
												
												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69.23。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									35
																							
											
												
												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68.53。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									36
																							
											
												
												batch数据为64,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66.43。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									37
																							
											
												
												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64.34。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									38
																							
											
												
												batch数据为32,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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									39
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									40
																							
											
												
												batch数据为50,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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									41
																							
											
												
												batch数据为64,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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									42
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									43
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									44
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									45
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									50
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									51
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									52
																							
											
												
												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63.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									53
																							
											
												
												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62.24。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									54
																							
											
												
												batch数据为32,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56.64。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									55
																							
											
												
												batch数据为32,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51.05。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									56
																							
											
												
												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48.95。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									57
																							
											
												
												batch数据为256,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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									58
																							
											
												
												batch数据为512,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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									59
																							
											
												
												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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									60
																							
											
												
												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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									61
																							
											
												
												batch数据为128,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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									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44.76。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									63
																							
											
												
												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44.06。
												
											 
																							
																					 
																													
																							
											
																						
																									64
																							
											
												
												batch数据为50,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。
												
											 
																							
																					 
															 
				    
				 
				
				
									
					
						
																																	
																									
										- 喵喵
- 
											模型得分为87.41,本次获得排名奖奖金为125元 2019-06-06 15:00:01 
										- 你猜猜我是谁
- 
											模型得分为95.8,本次获得排名奖奖金为312.5元 2019-06-06 15:00:01 
										- 看你很6哦
- 
											模型得分为93.01,本次获得排名奖奖金为187.5元 2019-06-06 15:00:01 
																									
										- 喵喵
- 
											模型得分为87.41,本次获得排名奖奖金为125元 2019-05-25 15:00:01 
										- 你猜猜我是谁
- 
											模型得分为95.8,本次获得排名奖奖金为312.5元 2019-05-25 15:00:01 
										- 看你很6哦
- 
											模型得分为93.01,本次获得排名奖奖金为187.5元 2019-05-25 15:00:01 
																									
										- 看你很6哦
- 
											模型得分为93.01,本次获得实时奖励奖金为56.25元 2019-05-07 12:49:42 
										- 喵喵
- 
											模型得分为87.41,本次获得实时奖励奖金为1.88元 2019-05-07 12:49:32 
										- 善假于物
- 
											模型得分为85.31,本次获得实时奖励奖金为3.75元 2019-05-07 12:49:29 
										- 你猜猜我是谁
- 
											模型得分为95.8,本次获得实时奖励奖金为298.75元 2019-05-07 12:49:20 
										- 火炎焱燚
- 
											模型得分为86.01,本次获得实时奖励奖金为157.5元 2019-05-07 12:48:32