- 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
随着互联网的发展，内容安全成为互联网不得不面临的严峻挑战。互动社区的崛起，网友素质的参差不齐，由于“涉黄”被勒令关闭的网站多如牛毛，因此“鉴黄”也显得尤为重要。虽然各个互联网企业都有专门的人员来做内容审核，但是无法跟上内容发展的速度，人工审核容易出现审核不及时、高成本、主观判断影响结果等问题。因此通过深度学习的人工智能技术来进行图片鉴黄也是迫在眉睫。
在本数据集一共包括5种图片类别，每个类别至少有1000张图像，其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
由于数据集包含涉黄图片，因此本地调试数据集中只展示正常图片。
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20%） |
所有人 |
根据基线得分与100分之间，分成5个奖金区间；不同得分区间获得相应的竞赛奖金。 |
| 突破奖（总奖金10%） |
所有人 |
更新排行榜最高分数，获得相应的竞赛奖金 |
| 排名奖（总奖金70%） |
月赛前5名 |
奖金发放最终以月为单位，前5名获奖占比以K系数表示，分别为：0.45，0.25，0.15，0.1，0.05 |
| 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 |
string |
不为空 |
图片的对应类别 |
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 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
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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85.87。
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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85.87。
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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85.87。
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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85.87。
178
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85.87。
179
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85.87。
180
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85.87。
181
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85.87。
182
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85.87。
183
batch数据为16，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85.87。
184
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85.87。
185
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85.87。
186
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85.87。
187
batch数据为15，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85.87。
188
batch数据为64，循环次数为35次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为85.87。
189
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85.87。
190
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85.87。
191
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85.87。
192
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85.87。
193
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85.87。
194
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85.87。
195
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85.87。
196
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85.87。
197
batch数据为10，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85.87。
198
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85.87。
199
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85.87。
200
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85.87。
201
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85.87。
202
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85.87。
203
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85.87。
204
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85.87。
205
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85.87。
206
batch数据为32，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85.33。
207
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85.33。
208
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85.20。
209
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85.00。
210
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84.80。
211
batch数据为64，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84.73。
212
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84.60。
213
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83.60。
214
batch数据为32，循环次数为21次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为82.87。
215
batch数据为256，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79.93。
216
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77.00。
217
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76.13。
218
batch数据为160，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72.87。
219
batch数据为4，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71.67。
220
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71.33。
221
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69.87。
222
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62.33。
223
batch数据为100，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58.27。
224
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56.73。
225
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56.73。
226
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54.60。
227
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51.27。
228
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48.13。
229
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46.47。
230
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40.40。
231
batch数据为32，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28.80。
232
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22.20。
233
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21.00。
- 快来追我呀
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模型得分为92.2，本次获得排名奖奖金为210元
2020-01-18 15:00:02
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2020-01-18 15:00:02
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2020-01-18 15:00:02
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2020-01-18 15:00:02
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2020-01-18 15:00:02
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2020-01-03 10:48:19
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2020-01-02 10:55:12
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2020-01-02 10:54:27
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2020-01-02 10:54:21
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2019-12-23 15:48:50
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2019-12-23 14:38:22
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模型得分为91.87，本次获得实时奖励奖金为4元
2019-12-23 12:26:06
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模型得分为91.53，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-12-23 12:25:58
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2019-12-23 12:25:44
