水表编号智能识别赛

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2021-04-20 12:00:00
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2021-05-24 12:00:00
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自由训练

奖金池 ¥ 3,000
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~

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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

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

$vue{fileName}
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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

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  • 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

在目标识别应用场景中,智能识表技术投资和运维费用低、速度快、效率高,其应用前景广泛。尽管现在有大量的识别算法可以解决当前的需求,但还存在很多的问题,比如受到图像分辨率低和噪声的影响、半字识别问题解决的不好等等。

本次竞赛主要要求参赛者对复杂识别问题的研究和突破,建立精准的识别模型。

参赛须知

报名时间

2021-04-20 12:00:00 - 2021-05-24 12:00:00

提交时间

2021-04-20 12:00:00-2021-05-24 12:00:00

参赛时间:2021.04.20 12:00:00-2021.05.24 12:00:00

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 1500元奖金
亚军奖 1人 800元奖金
季军奖 1人 400元奖金
第四名 1人 200元奖金
第五名 1人 100元奖金

奖励获取要求:

  • 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,获得奖金的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 0,1,2,7,12

本数据集分布情况:训练集4000张图片,测试集1000张图片。本数据集中,水表数字编号共有20类。

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": "0,1,2,7,12"
}

评审指标说明

    排行榜精度评估说明

  • 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 分的成绩将会在24小时内展示在排行榜上哦!
第三名

江水

1500.00

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92.20。

2021-05-20 14:26:07

1500.00

92.20

大神经验
第三名

黑羽

800.00

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91.60。

2021-05-17 04:27:11

800.00

91.60

大神经验
第三名

小林子

400.00

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91.50。

2021-05-05 00:31:56

400.00

91.50

大神经验
4

善假于物

200.00

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91.30。

2021-05-15 19:11:15

200.00

91.30

5

兔子是菜鸟

100.00

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91.30。

2021-05-17 23:21:09

100.00

91.30

大神经验
6

大木淡漠

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91.20。

2021-05-18 20:00:25

91.20

7

flyai会员1653645491

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91.10。

2022-05-31 09:26:18

91.10

8

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91.00。

2021-05-10 14:51:41

91.00

9

flyai会员1651657868

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90.80。

2022-05-29 00:02:29

90.80

10

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90.60。

2021-04-22 10:34:52

90.60

11

flyai会员1621043726

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90.60。

2021-05-23 23:30:30

90.60

12

flyai会员1652879127

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90.60。

2022-05-28 11:06:14

90.60

13

Koolo233

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90.40。

2021-04-20 18:40:15

90.40

14

潘洛斯上的手

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90.10。

2021-05-08 15:30:56

90.10

15

flyai会员1619162731

batch数据为128,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89.90。

2021-05-10 11:50:53

89.90

16

伤心凉粉

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89.70。

2021-05-11 15:49:07

89.70

17

墨家巨子

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88.60。

2021-06-19 20:02:04

88.60

18

GDUT-渣硕

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88.40。

2021-04-29 12:26:10

88.40

19

小华

batch数据为128,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88.10。

2021-04-22 19:02:57

88.10

20

启荣

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87.40。

2021-04-27 20:14:05

87.40

21

Tina Gao

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87.10。

2021-05-11 18:23:14

87.10

22

朱聪

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86.60。

2021-04-26 16:16:26

86.60

23

koervcor

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85.60。

2021-05-02 23:45:51

85.60

24

幸运草阿

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85.60。

2021-05-07 23:06:57

85.60

25

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85.60。

2021-05-07 23:55:05

85.60

26

ZedxY

batch数据为256,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83.90。

2021-05-15 15:16:49

83.90

27

luo1619485990

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81.50。

2021-05-10 13:36:22

81.50

28

不可爱

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81.40。

2021-06-07 13:54:43

81.40

29

悟了一个空

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76.10。

2021-05-17 14:54:02

76.10

30

ahaaaa

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0.10。

2021-02-06 11:57:21

0.10

31

xd.l

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0.10。

2021-04-19 18:24:24

0.10

32

vForce

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0.10。

2021-04-20 14:17:13

0.10

33

温柔的包子

batch数据为128,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0.10。

2021-04-20 14:31:24

0.10

34

刀叨

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0.10。

2021-04-20 14:44:20

0.10

35

对方正在输入。

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0.10。

2021-04-20 14:46:11

0.10

36

有机会一起玩轮滑

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0.10。

2021-04-20 14:47:05

0.10

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0.10。

2021-04-20 16:52:04

0.10

38

SunshineJACK

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0.10。

2021-04-20 17:11:40

0.10

39

flyai会员1613920390

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0.10。

2021-04-20 18:42:50

0.10

40

GoD-DoG

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0.10。

2021-04-20 18:50:16

0.10

41

NingAnMe

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0.10。

2021-04-20 19:17:04

0.10

42

Fanbam

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0.10。

2021-04-20 21:20:32

0.10

43

Keven Ge

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0.10。

2021-04-21 10:21:21

0.10

44

李成文

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0.10。

2021-04-21 12:17:28

0.10

45

我叫风〇

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0.10。

2021-04-21 13:31:30

0.10

46

Beausoft

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0.10。

2021-04-22 12:17:08

0.10

47

shy

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0.10。

2021-04-22 15:03:30

0.10

48

咕嘟咪

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0.10。

2021-04-23 10:26:03

0.10

49

是阿正

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0.10。

2021-04-23 17:47:53

0.10

50

指间砂

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0.10。

2021-04-24 11:38:58

0.10

51

chenfengshf

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0.10。

2021-04-26 13:55:29

0.10

52

...1618554927

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0.10。

2021-04-26 15:17:18

0.10

53

flyai会员1619453345

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0.10。

2021-04-27 00:11:02

0.10

54

洋气

batch数据为500,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0.10。

2021-04-28 07:56:39

0.10

55

涅槃

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0.10。

2021-04-30 09:20:29

0.10

56

Novice1573523293

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0.10。

2021-05-04 13:01:31

0.10

57

Carol

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0.10。

2021-05-04 15:41:21

0.10

58

flyai会员1607995810

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0.10。

2021-05-04 19:41:42

0.10

59

wwk

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0.10。

2021-05-06 13:50:30

0.10

60

zhengcong

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0.10。

2021-05-06 15:15:15

0.10

61

flyai会员1620291741

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0.10。

2021-05-06 17:07:27

0.10

62

卡卡卡布奇诺

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0.10。

2021-05-07 09:12:15

0.10

63

黄坚

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0.10。

2021-05-08 17:25:06

0.10

64

Wing

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0.10。

2021-05-08 17:36:52

0.10

65

萤火虫de光

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0.10。

2021-05-10 14:23:59

0.10

66

黄绿君

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0.10。

2021-05-18 18:31:12

0.10

67

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0.10。

2021-05-25 15:46:12

0.10

68

flyai会员1620802517

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0.10。

2021-05-26 17:05:27

0.10

69

怪物路飞

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0.10。

2021-05-27 15:29:30

0.10

70

flyai会员1621935239

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0.10。

2021-05-28 10:44:44

0.10

71

flyai会员1623522185

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0.10。

2021-06-13 02:42:23

0.10

72

鼎宝

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0.10。

2021-06-15 19:35:43

0.10

73

每天一顿大太阳

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0.10。

2021-06-21 14:53:03

0.10

74

QYJ

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0.10。

2021-06-28 17:16:38

0.10

75

青1625574703

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0.10。

2021-07-06 20:43:34

0.10

76

瑞哥哥真帅

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0.10。

2021-07-10 13:52:22

0.10

77

。1564630109

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0.10。

2021-07-14 08:51:52

0.10

78

d1628240464

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0.10。

2021-08-06 17:15:10

0.10

79

flyai会员1628845937

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0.10。

2021-08-14 19:45:45

0.10

80

flyai会员1631588620

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0.10。

2021-09-14 11:29:10

0.10

81

lkjj11

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0.10。

2021-10-23 19:15:31

0.10

82

明月千里

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0.10。

2021-11-04 10:51:56

0.10

83

没想好

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0.10。

2021-12-13 21:39:54

0.10

84

pander

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0.10。

2022-01-21 10:20:34

0.10

85

AI小助手

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0.10。

2022-04-07 15:35:41

0.10

86

flyai会员1652532010

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0.10。

2022-05-26 22:47:34

0.10

87

hsilence

batch数据为1,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0.00。

2021-04-21 15:42:46

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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?

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。