口罩佩戴检测

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2020-02-19 12:00:00
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2020-03-19 20:00:00
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自由训练

奖金池 ¥ 2000
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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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  • 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

国家卫生健康委疾控局近日发布了《预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南》,指南中明确指出口罩是预防呼吸道传染病的重要防线,可以降低新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫,降低飞沫量和喷射速度,还可以阻挡含病毒的飞沫核,防止佩戴者吸入。因此在全民抗疫时期,在公共场所佩戴口罩等防护装备已成为防疫常识。

为了更加有效的监督大家佩戴口罩,我们开展了这次口罩佩戴检测的比赛。本赛题数据训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

对应的标签数据说明:每行格式为 x_min, y_min, x_max, y_max, label。其中label为0表示没有佩戴口罩,label为1表示有佩戴口罩。

参赛须知

参赛时间:2020.02.19 12:00:00-2020.03.19 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)
第一名 1人 1000元奖金 + 2000分钟Tesla-GPU云端训练时长
第二名 1人 600元奖金 + 1000分钟Tesla-GPU云端训练时长
第三名 1人 400元奖金 + 500分钟Tesla-GPU云端训练时长
参与奖 排行4-10名 500分钟Tesla-GPU云端训练时长

奖励获取要求:

  • 上线时间:2020-02-19
  • 月排名奖结算时间:2020-03-19 20:00:00
  • 奖金获取标准:60<Score 按照得分比例获取奖金
  • 排名奖发放完毕前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)

赛事主题和数据说明

赛题描述

国家卫生健康委疾控局近日发布了《预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南》,指南中明确指出口罩是预防呼吸道传染病的重要防线,可以降低新型冠状病毒感染风险。为了更加有效的监督大家佩戴口罩,我们开展了这次口罩佩戴检测的比赛,要求参赛者建立准确的目标检测模型,用于检测是否佩戴口罩。

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
label_path string 不为空 标签的相对路径

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: label_path,

评审指标说明

  • mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值
  • AP: Precision-Recall曲线下的面积
  • 其中在计算AP时,IOU阈值设置为0.5
  • 计算公式如下:
  • 评审计算公式

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 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

Liyw

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97.95。

2020-03-14 07:49:46

97.95

大神经验
第三名

wherly

batch数据为1,循环次数为6次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.82。

2020-03-19 03:38:33

97.82

第三名

cbj

batch数据为1,循环次数为9次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.62。

2020-03-18 15:08:57

97.62

大神经验
4

1+1=⑨

batch数据为2,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97.49。

2020-03-17 05:25:52

97.49

5

进flying

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97.47。

2020-03-19 16:39:36

97.47

6

liangjia

batch数据为2,循环次数为6次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.06。

2020-03-17 11:32:42

97.06

7

chenyouxin113

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97.00。

2020-03-12 19:15:33

97.00

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96.84。

2020-03-14 14:47:14

96.84

9

风思风言

batch数据为1,循环次数为6次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为96.62。

2020-03-13 16:28:50

96.62

10

gboy

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96.32。

2020-03-14 15:55:50

96.32

11

小林子

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95.84。

2020-03-15 19:54:18

95.84

12

Qian

batch数据为1,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95.31。

2020-02-28 17:32:11

95.31

13

chenfengshf

batch数据为1,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94.94。

2020-02-24 19:45:05

94.94

14

流年相摧

batch数据为1,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为94.64。

2020-03-12 16:27:16

94.64

15

白开水大叔

batch数据为2,循环次数为8次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为94.53。

2020-03-06 11:54:44

94.53

16

蜡笔小新1576749732

batch数据为1,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为94.43。

2020-03-11 11:28:51

94.43

17

超级分分分分

batch数据为2,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93.04。

2020-03-08 14:43:44

93.04

18

快来追我呀

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92.17。

2020-02-29 20:11:54

92.17

19

天涯·明月·刀

batch数据为3,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92.10。

2020-03-19 11:27:11

92.10

20

altair

batch数据为8,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92.03。

2020-03-12 15:42:26

92.03

21

uft

batch数据为2,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91.69。

2020-03-11 11:28:08

91.69

22

每天都要进步

batch数据为8,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。

2020-03-13 21:02:26

90.60

23

zoey_233

batch数据为2,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89.78。

2020-02-25 15:07:29

89.78

24

南方

batch数据为2,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89.55。

2020-03-01 17:42:44

89.55

25

墨黎

batch数据为1,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85.91。

2020-03-11 11:28:28

85.91

26

我兔了

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85.79。

2020-03-04 16:39:16

85.79

27

WYC

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85.15。

2020-02-23 19:40:56

85.15

28

远哥哥

batch数据为8,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80.84。

2020-03-14 17:20:20

80.84

29

cverwww

batch数据为10,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为66.22。

2020-03-03 01:14:02

66.22

30

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22.65。

2020-03-10 22:15:32

22.65

31

韬小虾

batch数据为8,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17.12。

2020-02-26 00:20:43

17.12

32

莫须有の嚣张

batch数据为1,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13.75。

2020-03-18 19:17:11

13.75

33

张小张

batch数据为5,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11.73。

2020-02-28 11:10:19

11.73

34

前排板凳瓜子

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10.36。

2020-03-17 17:04:34

10.36

35

cyfwry

batch数据为8,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3.97。

2020-03-02 10:26:32

3.97

36

妮妮妮

batch数据为5,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3.22。

2020-03-16 23:21:28

3.22

37

AI是啥

batch数据为1,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1.99。

2020-03-12 17:36:48

1.99

38

淋雨

batch数据为12,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1.60。

2020-02-22 23:41:56

1.60

39

Hi_GO!

batch数据为6,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1.41。

2020-03-12 12:22:35

1.41

40

flyai会员1578018374

batch数据为4,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0.95。

2020-03-08 14:57:45

0.95

41

likyoo

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0.50。

2020-03-06 18:18:19

0.50

42

sw2009

batch数据为2,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0.42。

2020-02-24 15:23:56

0.42

43

qqqccc

batch数据为2,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0.30。

2020-03-12 12:36:02

0.30

44

ahaaaa

batch数据为8,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0.16。

2020-02-18 18:46:44

0.16

45

目光所及

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0.15。

2020-03-04 20:10:26

0.15

46

闻韶

batch数据为8,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0.12。

2020-02-27 00:38:53

0.12

47

鹏1577582907

batch数据为10,循环次数为22次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.04。

2020-03-05 00:32:09

0.04

48

玩家一号

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0.03。

2020-02-19 16:59:02

0.03

49

绿肥红瘦

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0.03。

2020-02-19 18:36:57

0.03

50

joker1582181898

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0.03。

2020-02-20 15:03:54

0.03

51

flyai会员1582184236

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0.03。

2020-02-20 15:40:25

0.03

52

cnn

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0.03。

2020-02-20 16:18:44

0.03

53

影流之主

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0.03。

2020-02-20 18:25:42

0.03

54

守候

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0.03。

2020-02-20 18:36:34

0.03

55

会员1582272099

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0.03。

2020-02-21 17:57:07

0.03

56

云淡风轻

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0.03。

2020-02-23 15:19:41

0.03

57

YSD

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0.03。

2020-02-23 19:33:14

0.03

58

吴开顺

batch数据为64,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0.03。

2020-02-23 20:13:53

0.03

59

乐乐1582460073

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0.03。

2020-02-23 20:21:21

0.03

60

lil-wei

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0.03。

2020-02-23 21:59:30

0.03

61

Heaven

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0.03。

2020-02-25 09:37:39

0.03

62

沈多多

batch数据为64,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0.03。

2020-02-25 10:55:24

0.03

63

啸xiao

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0.03。

2020-02-25 11:52:34

0.03

64

漩涡鸣人

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0.03。

2020-02-25 12:14:09

0.03

65

龙猫君

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0.03。

2020-02-25 16:12:17

0.03

66

雪鹰

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0.03。

2020-02-25 21:17:00

0.03

67

小虎丶

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0.03。

2020-02-26 16:03:17

0.03

68

慎独1582368115

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0.03。

2020-02-26 19:15:47

0.03

69

flyai会员1582425419

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0.03。

2020-02-26 20:59:14

0.03

70

AI小助手

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0.03。

2020-02-27 11:47:08

0.03

71

娜乌穸卡

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0.03。

2020-02-27 15:56:00

0.03

72

Anding

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0.03。

2020-02-27 16:41:54

0.03

73

来吾导夫先路

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0.03。

2020-02-27 19:11:15

0.03

74

¥你好胸 我没胸¥

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0.03。

2020-02-27 20:32:16

0.03

75

蛋蛋白

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0.03。

2020-02-27 21:27:45

0.03

76

布鲁克林的首席男模

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0.03。

2020-02-27 22:32:15

0.03

77

平生欢

batch数据为100,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0.03。

2020-02-28 11:13:56

0.03

78

♡雅俗共赏

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0.03。

2020-02-28 11:26:54

0.03

79

会员1582874156

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0.03。

2020-02-28 15:20:37

0.03

80

会员1570584206

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0.03。

2020-02-28 17:07:13

0.03

81

代斌

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0.03。

2020-02-29 10:35:12

0.03

82

flyai会员1582947277

batch数据为1,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0.03。

2020-02-29 11:45:42

0.03

83

刘戈lg

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0.03。

2020-02-29 22:05:50

0.03

84

虚怀若谷

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0.03。

2020-03-01 15:16:02

0.03

85

叶骞

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0.03。

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T&X

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张先生

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傲寒

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陌上叁仟

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南北1583293891

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变向怪杰

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dx9527

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会武功的三脚猫

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学霸

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欢腾的大鼠

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yaa จุ๊บ

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JIHO

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seabear

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PJiii

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不想说话

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FireCat

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deeper

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Trent_tangtao

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Zemel

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名侦探Koin

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Nana

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konfident

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葉山柚子

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hw

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心语滑落指尖

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幻影

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孟凡宇

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Hug蜗牛

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ocean

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了却无痕

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Aplus

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So

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潘子

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别人的公园

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背锅侠

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几星霜的思念

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呜啦啦啦

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yltl

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数一数一

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陌上人如玉

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#fxjya

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挺好的

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colorLess

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萌新小白

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秦沈

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抹去记忆

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Feng1583890403

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Timon(白羊咖啡屋)

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码奴君

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落栀

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夜空中最亮的星

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SIGS学习小组

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Vincent Huang 黄浩伟

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是阿正

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尹xian森森

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sisters10086

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li z z y

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没名字。。。

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killbulala

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小雅不采薇

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Lucky1608477541

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Renascence_6

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指间砂

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安陌辰

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flyai会员1617871131

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176

谨言。

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丶希泽尔

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东方河图

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不瘦20斤不改名

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听雪夜阁

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dadadasy

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会员1645765512

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黑加仑

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市长先生

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骡子吃番茄

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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。