遥感图像自然场景识别

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2022-04-28 12:00:00
开始提交

2022-06-10 12:00:00
最终提交结束

自由训练

奖金池 ¥ 23,000
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~

报名参赛

下载当前代码

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!

GPU环境

深度学习框架

其它依赖

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设置好参数后点击“确定“发布GPU训练任务

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温馨提示

$vue{csv_msg}

知道了
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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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提交成功

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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

本赛题主要进行典型场景智能识别,场景类型包括海滩、圆形农田、云、荒漠、林地、山脉、矩形农田、建筑区、河流和雪山共10类,在国土资源、海洋及海岸带、内陆水体、生态环境、农业、林业等各个领域具有重要的应用潜力。要求参赛选手利用机器学习等智能算法自动识别出所规定的测试集图像对应的场景类型。

参赛须知

报名时间

2022-04-28 12:00:00 - 2022-06-10 12:00:00

提交时间

2022-04-28 12:00:00-2022-06-10 12:00:00

参赛时间:2022.04.28 12:00:00-2022.06.10 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)
突破奖 不限 10000元奖金(详见奖励获取要求)
鼓励奖 不限 10000元奖金(详见奖励获取要求)
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:

  • 鼓励奖:当您的提交结果大于样例分时,即可获得鼓励奖!快快行动起来吧!
  • 突破奖:当比赛在自由训练期间解锁,突破排行榜第一的分数可获得奖金!
  • 奖金获取标准:90<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 ./images/785808964.jpg
name str 图片名称 785808964.jpg
label str 标签 circularfarmland

本数据集分布情况:训练集 14400 张图片,测试集 3600 张图片。本数据集中共有 10 类。

评审标准

算法输入输出格式

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 90 分的成绩将会在24小时内展示在排行榜上哦!
第三名

gboy

batch数据为64,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.86。

2022-05-06 21:23:43

99.86

第三名

crfcrfcrf

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99.86。

2022-05-10 17:15:57

99.86

第三名

flyai会员1629018216

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99.86。

2022-05-22 23:40:32

99.86

4

小林子

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99.78。

2022-05-08 03:28:04

99.78

5

纶巾

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99.78。

2022-05-20 22:22:24

99.78

6

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99.75。

2022-05-01 21:18:32

99.75

7

JoaquinChou

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99.69。

2022-05-08 02:35:04

99.69

8

wilbur

batch数据为64,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.67。

2022-05-25 22:44:08

99.67

9

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99.64。

2022-05-04 00:50:08

99.64

10

utdawn

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99.64。

2022-05-14 01:17:40

99.64

11

deeper

batch数据为64,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99.64。

2022-05-21 20:25:23

99.64

12

黑羽

batch数据为256,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99.61。

2022-05-03 17:22:53

99.61

13

chenfengshf

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99.53。

2022-05-02 20:04:13

99.53

14

冷静专注自律

batch数据为32,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99.50。

2022-05-15 18:24:58

99.50

15

flyai会员1652343358

batch数据为128,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为99.42。

2022-05-16 20:46:15

99.42

16

trickornot

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99.25。

2022-05-08 14:16:21

99.25

17

flyai会员1652670226

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98.81。

2022-05-16 18:47:18

98.81

18

飞机啦啦啦

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98.81。

2022-05-20 09:21:10

98.81

19

Nothing

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97.86。

2022-05-17 18:21:21

97.86

20

温柔的包子

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97.33。

2022-05-01 00:05:03

97.33

21

Mikeyboiii

batch数据为64,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为17.14。

2022-05-20 06:19:35

17.14

22

取个好名字来参赛

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11.53。

2022-05-14 09:46:35

11.53

23

FlyAI小助手

batch数据为16,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9.19。

2022-04-29 15:58:25

9.19

24

flyai会员1651316331

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9.19。

2022-04-30 19:09:23

9.19

25

快来追我呀

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9.19。

2022-05-03 16:40:25

9.19

26

李凯丽

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9.19。

2022-05-05 10:31:24

9.19

27

lovelqz

batch数据为64,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为9.19。

2022-05-09 16:53:24

9.19

28

flyai会员1652408667

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9.19。

2022-05-16 13:44:25

9.19

29

朱聪

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9.19。

2022-05-19 17:33:25

9.19

30

flyai会员1653016220

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9.19。

2022-05-20 15:36:27

9.19

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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。