手写英文字体识别(名企内推)

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2020-09-16 12:00:00
开始提交

2020-10-16 20:00:00
最终提交结束

自由训练

奖金池 ¥ 5000
参赛权限提示

当前赛题需能力值达到 $vue{itemranking} 才可以正常提交训练哦~

当前赛题仅允许 600 能力值以下的新手可以正常提交训练哦~

报名参赛

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您可使用自己熟悉的编辑器实现算法并通过命令行
提交任务到FlyAI云端训练。确认下载体验吗?

$vue{upDataType ? '上传样例压缩包' : '上传代码压缩包' }

请将代码文件压缩为zip格式,文件大小不超过10M 提示:请确认删除"data"⽂件夹后进行上传操作

将文件拖拽至此处或点击此处选择文件

$vue{complete < 99 ? '上传中' : '上传完成'} $vue{complete}

$vue{fileName}
线上GPU运行环境:
FlyAl推荐如下配置,如有问题可手动添加或修改!

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深度学习框架

其它依赖

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$vue{csvName == '' ? '仅支持上传 CSV 格式的文件' : csvName+' 上传中...'}

$vue{csvName}上传成功
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您可通过右侧【我的提交-查看记录详情】进行查看

知道了
  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

该数据集包含通过慈善项目收集的超过40万个手写英文姓名。由于个人手写风格的差异化,对于机器识别手写字符来说仍然构成困难的挑战,所以要求参赛者通过建立预测模型实现精准的手写字体识别。

参赛须知

参赛时间:2020.09.16 12:00:00-2020.10.16 20:00:00

参赛方式

  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分。

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)
冠军奖 1人 2500元奖金 + 互联网名企内推(详情请咨询小助手)+ 1500分钟GPU时长
亚军奖 1人 1500元奖金 + 互联网名企内推 + 1000分钟GPU时长
季军奖 1人 500元奖金 + 互联网名企内推 + 500分钟GPU时长
第四名 1人 300元奖金
第五名 1人 200元奖金

奖励获取要求:

  • 上线时间:2020-09-16
  • 月排名奖结算时间:2020-10-16 20:00:00
  • 奖金获取标准:80<Score 根据排名获得奖金
  • 比赛结束两周时间内,前5名参赛者需提供文档格式赛题解决思路和15分钟以上的PPT答辩视频(FlyAI提供模版);
  • 温馨提示:未在有效时间内提供答辩经验的参赛者,视为放弃奖励资格哦!

赛事主题和数据说明

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 image/0.jpg
label str 标签 MATHEO

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": "image\/0.jpg"
}

输出字段:

{
    "label": "MATHEO"
}

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prediction.py中的load_model和predict方法。系统使用这些方法评估模型算出评分。
超过 80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

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87.06。

2020-10-16 13:48:54

87.06

大神经验
第三名

有啥tricks

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86.28。

2020-10-13 13:58:35

86.28

大神经验
第三名

Koolo233

batch数据为16,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84.61。

2020-10-12 17:44:15

84.61

大神经验
4

江水

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84.61。

2020-10-13 05:29:16

84.61

大神经验
5

快来追我呀

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84.25。

2020-10-15 12:34:50

84.25

大神经验
6

trickornot

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84.22。

2020-10-16 01:39:26

84.22

7

gboy

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84.05。

2020-10-15 18:40:23

84.05

8

大木淡漠

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83.89。

2020-10-15 15:44:19

83.89

9

伤心凉粉

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80.08。

2020-09-29 05:46:38

80.08

10

yunshao555

batch数据为256,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79.71。

2020-10-05 12:54:41

79.71

11

黄花寒后难逢蝶

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78.10。

2020-10-07 16:49:27

78.10

12

永力

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76.32。

2020-10-12 07:16:34

76.32

13

乐乐乐

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71.22。

2020-10-06 15:10:57

71.22

14

刘新放

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67.98。

2020-10-14 12:14:15

67.98

15

hunk

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63.73。

2020-10-01 20:39:54

63.73

16

Hawk

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49.16。

2020-10-16 17:29:42

49.16

17

chenfengshf

batch数据为4,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0.94。

2020-10-14 15:49:48

0.94

18

ahaaaa

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0.00。

2020-09-14 20:35:29

0.00

19

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0.00。

2020-09-16 14:38:14

0.00

20

wellstar

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0.00。

2020-09-16 15:54:11

0.00

21

喵喵喵

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0.00。

2020-09-16 16:50:35

0.00

22

渐闻流水潺潺

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0.00。

2020-09-17 22:47:11

0.00

23

赵钦

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0.00。

2020-09-18 14:31:07

0.00

24

~ - ~

batch数据为64,循环次数为120次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2020-09-18 14:33:49

0.00

25

Morgandas

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0.00。

2020-09-18 15:31:05

0.00

26

挺好的

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0.00。

2020-09-18 22:26:35

0.00

27

jesse01

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0.00。

2020-09-19 12:55:23

0.00

28

aiyaya

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0.00。

2020-09-21 10:20:18

0.00

29

是阿正

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0.00。

2020-09-21 10:42:35

0.00

30

flyai会员1600662432

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0.00。

2020-09-21 12:31:42

0.00

31

Charles Z

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0.00。

2020-09-21 16:07:46

0.00

32

开讲啦

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0.00。

2020-09-23 16:56:36

0.00

33

flyai会员1600853525

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0.00。

2020-09-23 17:47:09

0.00

34

Dαβ

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0.00。

2020-09-24 16:24:52

0.00

35

wsn

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0.00。

2020-09-25 14:09:12

0.00

36

氕氘氚

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0.00。

2020-09-25 22:54:15

0.00

37

AI是啥

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0.00。

2020-09-26 15:47:47

0.00

38

对对眼

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0.00。

2020-09-27 17:11:48

0.00

39

flyai会员1601227552

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0.00。

2020-09-28 01:28:26

0.00

40

伪君子

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0.00。

2020-10-01 21:07:41

0.00

41

DanielZhang

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0.00。

2020-10-08 17:50:32

0.00

42

flyai会员1602514542

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0.00。

2020-10-12 22:57:16

0.00

43

AugustQi

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0.00。

2020-10-13 11:35:39

0.00

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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。