- 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。
2019-06-06
- 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
2019-05-25
- 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
2019-05-07
- 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