秃头识别趣味新手赛

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2020-06-23 12:00:00
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$vue{item.rank_name}

大赛简介

这是一个有趣的算法竞赛赛题,你可能见过的很多赛题都是对人脸进行分类识别,但是这场比赛却是一场专门对“秃头小宝贝”的分类竞赛。

Bald Classification Dataset(秃头数据集)由 Ashish Jangra 于今年 5 月发布。FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,其中训练集和验证集划分比例为7:3;

通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊,协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具,无论是在密集人群中发现目标群体,还是对比特定区域之间的目标群体密度,都可以进行尝试。

赛事主题和数据说明

赛题描述

FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,其中训练集和验证集划分比例为7:3; 通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊,协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具,无论是在密集人群中发现目标群体,还是对比特定区域之间的目标群体密度,都可以进行尝试。

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 样例
train.csv image_path str 图片的相对路径 ./data/input/BaldClassification/image/0.png
label int 标签 0

评审标准

算法输入输出格式

系统评估时,要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出,格式如下所示。

输入字段:

{
    "image_path": ".\/data\/input\/BaldClassification\/image\/0.png"
}

输出字段:

{
    "label": 0
}

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:
超过 95分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

别人的公园

大神经验
batch数据为1,循环次数为233次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.95。

2020-07-16 05:07:00

大神经验
第三名

大神经验
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97.80。

2020-07-13 23:26:33

大神经验
第三名

非黑即白

大神经验
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97.73。

2020-07-07 08:01:44

大神经验
4

吴彦祖

大神经验
batch数据为64,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97.73。

2020-07-15 13:56:02

大神经验
5

想吃多但不想长胖

大神经验
batch数据为64,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97.69。

2020-07-11 03:47:32

大神经验
第一名
阿正 2020-12-15 01:17:35
2020-12-15 01:17:35
97.33
第二名
szs 2020-09-01 15:03:15
2020-09-01 15:03:15
97.29
第三名
朝阳东升 2020-07-23 21:08:40
2020-07-23 21:08:40
97.14
4
Michael Shen 2020-07-23 20:16:42
2020-07-23 20:16:42
96.96
5
是阿正 2020-12-14 15:45:31
2020-12-14 15:45:31
96.92
6
flyai会员1618444850 2021-12-12 11:38:59
2021-12-12 11:38:59
96.41
7
一米阳光 2021-05-25 16:39:53
2021-05-25 16:39:53
96.12
8
Maxwell532 2021-05-05 12:05:36
2021-05-05 12:05:36
96.01
9
HM 2021-05-24 11:39:05
2021-05-24 11:39:05
92.71
10
AyanamiRei 2021-10-29 13:53:23
2021-10-29 13:53:23
85.23
11
会员1640675626 2022-01-28 07:31:08
2022-01-28 07:31:08
54.86
12
约翰 2020-10-22 19:35:01
2020-10-22 19:35:01
49.18
13
吴开顺 2020-11-03 02:12:24
2020-11-03 02:12:24
49.18
14
娇气鬼 2020-11-30 16:49:27
2020-11-30 16:49:27
49.18
15
Timon(白羊咖啡屋) 2020-12-15 16:44:30
2020-12-15 16:44:30
49.18
16
潇潇桃太郎 2020-12-21 14:58:16
2020-12-21 14:58:16
49.18
17
flyai会员1608987861 2020-12-28 17:22:37
2020-12-28 17:22:37
49.18
18
杨涛 2021-02-23 10:51:31
2021-02-23 10:51:31
49.18
19
S.S.S. 2021-03-08 11:05:05
2021-03-08 11:05:05
49.18
20
flyai会员1603024333 2021-03-13 16:16:04
2021-03-13 16:16:04
49.18
21
Vkino 2021-03-26 22:52:34
2021-03-26 22:52:34
49.18
22
用户昵称 2021-04-12 15:46:31
2021-04-12 15:46:31
49.18
23
秋冬不寒 2021-04-26 16:14:51
2021-04-26 16:14:51
49.18
24
M.Yang 2021-05-18 15:16:35
2021-05-18 15:16:35
49.18
25
JUNc 2021-06-25 16:40:59
2021-06-25 16:40:59
49.18
26
flyai会员1631100120 2021-09-08 20:28:23
2021-09-08 20:28:23
49.18
27
廿廿 2021-10-09 14:55:55
2021-10-09 14:55:55
49.18
28
fly的小99 2021-11-06 16:57:35
2021-11-06 16:57:35
49.18
29
yangyi_hit 2021-11-11 16:17:57
2021-11-11 16:17:57
49.18
30
lkjj11 2021-11-21 11:11:47
2021-11-21 11:11:47
49.18
31
shade 2021-12-10 10:30:00
2021-12-10 10:30:00
49.18
32
flyai会员1642580385 2022-01-28 13:46:50
2022-01-28 13:46:50
49.18
33
会员1643961511 2022-02-05 20:58:39
2022-02-05 20:58:39
49.18
34
Mr.Z 2022-02-20 19:56:46
2022-02-20 19:56:46
49.18
35
bread 2020-08-04 12:03:12
2020-08-04 12:03:12
0
36
Armor 2020-08-17 17:30:57
2020-08-17 17:30:57
0
37
蜃気楼 2020-08-19 14:03:41
2020-08-19 14:03:41
0
38
换你温柔侧目 2020-09-03 13:39:33
2020-09-03 13:39:33
0
39
flyai会员1599007332 2020-09-03 17:41:29
2020-09-03 17:41:29
0
40
aac 2020-09-23 11:39:50
2020-09-23 11:39:50
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挑战者大赛 官方交流群

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  • 参赛流程
  • 常见问题

第一步:参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名,需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集,运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%~100%数据,全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码,解压后在样例代码上编写自己的模型代码,压缩后再在上传代码位置进行上传,就可以查看自己得分。

第二步:本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境,并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络,没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步:提交到GPU训练,保存模型

本地调试完成之后,提交代码到GPU,在全量数据上训练模型,保存最优模型。

提交GPU的方式有:网站在线提交。

第四步:评估模型,获取奖金,实时提现

GPU训练完成后,会调用prediction.py中的predict方法进行评估,并给出最后得分

高分的参赛选手,可实时获取奖金,通过微信提现

Q:如何获得奖金?

下载A:超过项目设置的最低分,根据公式计算,就可以获得奖金。

Q:比赛使用什么框架?

A: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等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

A:FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构和数据处理,在prediction.py中进行加载模型及预测。将代码文件压缩为.zip格式,文件大小不超过10M,之后在网站进行在线提交就可以了。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

A:参加项目竞赛必须实现 prediction.py 中的predict方法。调用模型得出评分。

Q:平台机器什么配置?

A:目前每个训练独占一块V100显卡,显存10G。

Q:本地数据集在哪?

A:可以本地使用ide运行 main.py 下载数据。

Q:FAI训练积分不够用怎么办?

A:目前GPU免费使用,可以进入到:我的积分,通过签到和分享等途径获得大量积分。

Q:离线训练代码不符合规范问题?

A:main.py中可以使用args.EPOCHS和args.BATCH。