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											大赛简介
											
																									5月1日起,新版《北京市生活垃圾管理条例》(以下简称新《条例》)正式实施。为配合《条例》的实施,北京市还印发了《北京市生活垃圾分类工作行动方案》以及四个实施办法。
																									北京的垃圾分类标准与上海并不完全一致,采用可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大类,分别对应四种不同颜色的垃圾桶,即蓝色、绿色、红色和灰色。
																									随着垃圾分类处理行业竞争的不断加剧,大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁,国内外优秀的垃圾分类处理企业愈来愈重视对行业市场的分析研究,特别是通过人工智能技术与垃圾分类硬件、软件产品中的应用融合,能够帮助居民更加准确的进行垃圾的准确分类,提升分类效果。
																									本赛题要求参赛者基于深度学习技术建立准确的垃圾分类模型,利用技术手段改善人居生活环境!
																																			 
																						
											
																						
										 
										
																						赛事主题和数据说明
																							赛题描述
												5月1日起,新版《北京市生活垃圾管理条例》(以下简称新《条例》)正式实施。为配合《条例》的实施,北京市还印发了《北京市生活垃圾分类工作行动方案》以及四个实施办法。本赛题要求参赛者基于深度学习技术建立准确的垃圾分类模型,利用技术手段改善人居生活环境!
																																	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/BeijingGarbage/images/0.png | 
																													
																																| label | int | 标签 | 0 | 
																													
																																| name | str | 垃圾名称 | 厨余垃圾_核桃 | 
																																							
																						
											
																																	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\/BeijingGarbage\/images\/0.png"
}
															 
														
													
																																					
														输出字段:
														
															
															
														
													
																							
																						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 80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64,循环次数为18次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为86.67。
												
											 
																							
																					 
																													
																				
											
												
												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86.03。
												
											 
																							
																					 
																													
																				
											
												
												batch数据为32,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85.97。
												
											 
																							
																					 
																													
																				
																									4
																							
											
												
												batch数据为64,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为85.36。
												
											 
																							
																					 
															 
				    
				 
				
				
									
													
								
																			 
																		
										别人的公园
										2020-06-04 10:12:44
									
								 
								2020-06-04 10:12:44
								
									87.24
								
							 
													
								
																			 
																		
										NoGPUBoy
										2020-06-01 21:09:28
									
								 
								2020-06-01 21:09:28
								
									87.1
								
							 
													
								
																			 
																		
										南飞的雁
										2020-06-02 06:40:58
									
								 
								2020-06-02 06:40:58
								
									85.16
								
							 
													
								
																			4
																		
										ggcc
										2020-06-25 21:33:48
									
								 
								2020-06-25 21:33:48
								
									81.97
								
							 
													
								
																			5
																		
										吴彦祖
										2020-06-02 06:41:50
									
								 
								2020-06-02 06:41:50
								
									67.04
								
							 
													
								
																			6
																		
										syg
										2020-06-02 04:38:22
									
								 
								2020-06-02 04:38:22
								
									61.95
								
							 
													
								
																			7
																		
										Mr.Fire
										2020-06-15 06:03:13
									
								 
								2020-06-15 06:03:13
								
									59.17
								
							 
													
								
																			8
																		
										cyf
										2020-06-02 20:40:55
									
								 
								2020-06-02 20:40:55
								
									46.79
								
							 
													
								
																			9
																		
										wootsi
										2020-07-18 17:39:50
									
								 
								2020-07-18 17:39:50
								
									39.58
								
							 
													
								
																			10
																		
										jieke0116
										2020-07-08 15:41:15
									
								 
								2020-07-08 15:41:15
								
									4.02
								
							 
													
								
																			11
																		
										沁竹
										2020-06-10 06:40:48
									
								 
								2020-06-10 06:40:48
								
									2.6
								
							 
													
								
																			12
																		
										SKMing
										2020-09-10 20:08:32
									
								 
								2020-09-10 20:08:32
								
									2.6
								
							 
													
								
																			13
																		
										喝酸奶不舔盖
										2020-10-23 10:38:00
									
								 
								2020-10-23 10:38:00
								
									2.6
								
							 
													
								
																			14
																		
										flyai会员1603024333
										2020-11-08 14:29:58
									
								 
								2020-11-08 14:29:58
								
									2.6
								
							 
													
								
																			15
																		
										zozo
										2020-11-30 22:18:44
									
								 
								2020-11-30 22:18:44
								
									2.6
								
							 
													
								
																			16
																		
										flyai会员1627008501
										2021-07-27 17:37:37
									
								 
								2021-07-27 17:37:37
								
									2.6
								
							 
													
								
																			17
																		
										flyai会员1629518245
										2021-08-21 12:09:27
									
								 
								2021-08-21 12:09:27
								
									2.6
								
							 
													
								
																			18
																		
										flyai会员1619453345
										2021-08-23 23:23:45
									
								 
								2021-08-23 23:23:45
								
									2.6
								
							 
													
								
																			19
																		
										志鹏
										2020-07-26 14:23:56
									
								 
								2020-07-26 14:23:56
								
									0.33
								
							 
													
								
																			20
																		
										MajestyBro
										2020-06-03 16:14:56
									
								 
								2020-06-03 16:14:56
								
									0
								
							 
													
								
																			21
																		
										flyai会员1593498963
										2020-07-02 11:40:38
									
								 
								2020-07-02 11:40:38
								
									0
								
							 
													
								
																			22
																		
										helloword
										2020-07-07 00:08:53
									
								 
								2020-07-07 00:08:53
								
									0
								
							 
													
								
																			23
																		
										humeme
										2020-08-15 21:22:59
									
								 
								2020-08-15 21:22:59
								
									0
								
							 
													
								
																			24
																		
										AHHHHH
										2020-09-05 15:54:43
									
								 
								2020-09-05 15:54:43
								
									0