- 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
骰子也称色子,为一正多面体,通常作为桌上游戏的小道具。同时骰子也可以用于生成指定范围的随机数。最常见的骰子是六面骰,它是一个正立方体,上面分别有一到六个数,其相对两面数字之和必为七。
本赛题主要对骰子形状进行分类,一共包括四面骰、六面骰、八面骰、十面骰、十二面骰和二十面骰。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
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 |
labels |
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:
labels,
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!
batch数据为1,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100.00。
batch数据为64,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100.00。
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4
batch数据为22,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100.00。
5
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100.00。
6
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7
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100.00。
8
batch数据为64,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100.00。
9
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100.00。
10
batch数据为20,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99.97。
11
batch数据为16,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99.97。
12
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99.97。
13
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99.97。
14
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99.97。
15
batch数据为64,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99.97。
16
batch数据为16,循环次数为11次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.94。
17
batch数据为64,循环次数为128次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.94。
18
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99.94。
19
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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99.88。
21
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22
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99.54。
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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98.13。
24
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97.80。
25
batch数据为16,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96.94。
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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94.92。
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30
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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91.89。
32
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91.67。
33
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34
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91.18。
35
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36
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90.51。
37
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89.96。
38
batch数据为120,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89.13。
39
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40
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88.30。
41
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42
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78.23。
43
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50.80。
44
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45
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46
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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50.37。
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50.37。
49
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50.37。
50
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50.37。
51
batch数据为16,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50.37。
52
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50.37。
53
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50.37。
54
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50.37。
55
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50.37。
56
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50.37。
57
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50.37。
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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50.37。
59
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50.37。
60
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50.37。
61
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50.37。
62
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50.37。
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batch数据为16,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50.37。
64
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50.37。
65
batch数据为1,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50.37。
66
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batch数据为1,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50.37。
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72
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50.37。
73
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50.37。
74
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50.37。
75
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50.37。
76
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50.37。
77
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50.37。
78
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50.37。
79
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50.37。
80
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50.37。
81
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50.37。
82
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50.37。
83
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28.54。
84
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10.23。
2020-02-28
- 大木淡漠
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为630元
2020-02-28 15:00:02
- 快来追我呀
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为70元
2020-02-28 15:00:02
- 小林子
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为140元
2020-02-28 15:00:02
- 鹏1577582907
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为210元
2020-02-28 15:00:02
- 一口大怪兽
-
模型得分为100,本次获得排名奖奖金为350元
2020-02-28 15:00:02
2020-02-19
- 邱星晨
-
模型得分为94.92,本次获得实时奖励奖金为1.88元
2020-02-19 10:40:12
2020-02-18
- 萧木
-
模型得分为92.59,本次获得实时奖励奖金为8元
2020-02-18 11:30:44
2020-02-10
- 骡子吃番茄
-
模型得分为96.94,本次获得实时奖励奖金为25元
2020-02-10 18:53:12
- 悟躁
-
模型得分为97.8,本次获得实时奖励奖金为50元
2020-02-10 18:50:50
- 代码搬运工
-
模型得分为94.18,本次获得实时奖励奖金为3.75元
2020-02-10 16:30:20
2020-02-04
- TianyueCheng
-
模型得分为91.12,本次获得实时奖励奖金为1元
2020-02-04 14:54:15
- rhapsody
-
模型得分为94.03,本次获得实时奖励奖金为7.5元
2020-02-04 14:53:15
- 小门神
-
模型得分为91.67,本次获得实时奖励奖金为2元
2020-02-04 14:51:30
- yangsmile
-
模型得分为95.77,本次获得实时奖励奖金为15元
2020-02-04 14:48:46
- Woz
-
模型得分为94.67,本次获得实时奖励奖金为30元
2020-02-04 14:48:29
- Woz
-
模型得分为92.5,本次获得实时奖励奖金为16元
2020-02-04 14:47:11
- 史开杰
-
模型得分为90.66,本次获得实时奖励奖金为4元
2020-02-04 14:44:19
- alwaysbetter
-
模型得分为99.97,本次获得实时奖励奖金为1.56元
2020-02-04 14:43:30
- 宇宙
-
模型得分为99.91,本次获得实时奖励奖金为3.13元
2020-02-04 14:42:59
- 小林子
-
模型得分为99.97,本次获得实时奖励奖金为6.25元
2020-02-04 14:40:06
- 鹏1577582907
-
模型得分为100,本次获得实时奖励奖金为12.5元
2020-02-04 14:39:41
- 快来追我呀
-
模型得分为99.97,本次获得实时奖励奖金为25元
2020-02-04 14:31:26
- 一口大怪兽
-
模型得分为99.82,本次获得实时奖励奖金为50元
2020-02-04 14:30:50
- 大木淡漠
-
模型得分为99.97,本次获得实时奖励奖金为300元
2020-02-04 14:23:06