结核杆菌目标检测

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2020-09-20 12:00:00
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2022-10-10 12:00:00
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自由训练

专属奖金 ¥ 21500
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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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$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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  • 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

结核病(Tuberculosis,TB)是由结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis) 引起的一种慢性人畜共患病,它不受年龄、性别、种族、职业、地区的影响,人体许多器官、系统均可患结核病,其中以肺结核最为常见。结核病既是一个公共卫生问题,也是一个社会经济问题,对人类的公共健康构成很大威胁,因此对其快速诊断检测就至关重要。

染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像中显现,医生则可以通过检测图像中的结核杆菌辅助诊断患者是否有结核病。

通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作,应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求。

参赛须知

报名时间

2020-09-20 12:00:00 - 2023-06-10 12:00:00

参赛时间:2020.09.20 12:00:00-2022.10.10 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

  • FlyAI能⼒值超过2000的⽤户有机会获取参赛资格
  • 在相同类别竞赛中最终⽐赛成绩排名前3名者可申请参加
  • 其他⽤户可向FlyAI申请参赛资格,满⾜⼀定条件者可以获取资格并参赛

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)
第一阶段突破奖 1人 第一个突破到50-55分数的选手,可获500元奖金
第二阶段突破奖 1人 第一个突破到56-60分数的选手,可获1000元奖金
第三阶段突破奖 1人 第一个突破到61-65分数的选手,可获2000元奖金
第四阶段突破奖 1人 第一个突破到66-70分数的选手,可获5000元奖金
鼓励奖 不限 10000元奖金(详见奖励获取要求)
冠军奖-已发放 1人 1500元奖金 + 1000分钟Tesla-GPU云端训练时长
亚军奖-已发放 1人 800元奖金 + 500分钟Tesla-GPU云端训练时长
季军奖-已发放 1人 400元奖金 + 500分钟Tesla-GPU云端训练时长
第四名-已发放 1人 200元奖金
第五名-已发放 1人 100元奖金

奖励获取要求:

  • 鼓励奖:从2022年6月2日开始计算,当您的提交结果大于样例36分时,即可获得鼓励奖!快快行动起来吧!
  • 突破奖:长期有效,当前比赛已解锁,根据突破分数排行可获得对应奖金!
  • 奖金获取标准:45<Score 根据排名获得奖金。
  • 获得突破奖的需在两周时间内,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

赛题描述

通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作,应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求。

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
xml_path str 标注文件的相对路径 xml/0.xml

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:

{
    "image_name": "0.jpg",
    "label_name": "TBbacillus",
    "confidence": 0.0001,
    "bbox": "[xmin,ymin,width,height]"
}

温馨提示:评估输出格式要求请参考样例prediction.py文件中已实现的代码。

评审指标说明

  • 采用COCO mAP[@0.5:0.05:0.95] 指标(mean Average Precision) 进行计算,即将10个不同IOU阈值下的mAP取平均值作为最终结果。其中每张图片最多取80个预测框。
  • 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 45分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

jesse01

1500.00

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49.84。

2020-10-20 17:51:36

1500.00

49.84

大神经验
第三名

前排板凳瓜子

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44.83。

2020-10-19 23:19:54

44.83

第三名

天涯·明月·刀

batch数据为3,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44.38。

2020-08-23 21:52:17

44.38

4

flyai会员1594289657

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44.29。

2020-08-25 05:02:22

44.29

5

江水

1.89

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44.17。

2020-10-19 06:34:38

1.89

44.17

6

Koolo233

batch数据为10,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43.78。

2020-08-29 23:23:55

43.78

7

chenfeng

batch数据为6,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42.90。

2020-08-18 21:08:10

42.90

8

龙哥,^_^哈哈

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42.76。

2020-07-31 22:38:27

42.76

9

小华

1.91

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42.49。

2022-06-17 10:56:34

1.91

42.49

10

Downey

batch数据为8,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42.45。

2020-08-04 19:52:23

42.45

11

吴彦祖

batch数据为8,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42.43。

2020-10-15 01:42:57

42.43

12

天天天明

batch数据为4,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42.32。

2020-08-08 02:15:40

42.32

13

小林子的团队

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41.74。

2020-07-30 15:21:57

41.74

14

aritu

1.86

batch数据为8,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41.37。

2022-07-03 16:16:02

1.86

41.37

15

cyh12315

batch数据为16,循环次数为35次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.29。

2020-07-28 19:06:33

41.29

16

batch数据为16,循环次数为24次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.28。

2020-08-18 01:44:15

41.28

17

qqm

1.83

batch数据为2,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41.22。

2020-10-20 03:44:58

1.83

41.22

18

伤心凉粉

1.75

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41.17。

2020-07-20 18:12:00

1.75

41.17

19

我改名字了

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41.03。

2020-07-20 13:38:38

41.03

20

flyai会员1640095736

1.84

batch数据为8,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41.02。

2022-07-05 23:49:37

1.84

41.02

21

RuthlessDragon

1.84

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40.99。

2022-06-07 14:59:23

1.84

40.99

22

潘洛斯上的手

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40.86。

2021-11-11 17:11:51

40.86

23

别人的公园

batch数据为8,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40.83。

2020-07-17 22:32:57

40.83

24

ggcc

batch数据为5,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40.79。

2020-07-21 22:19:27

40.79

25

upc_zmj

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40.71。

2020-07-23 20:45:23

40.71

26

洋姜

batch数据为10,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40.70。

2020-08-23 12:27:42

40.70

27

mki

batch数据为16,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40.67。

2020-08-18 21:53:24

40.67

28

飞回地球

batch数据为2,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40.50。

2020-08-08 21:41:33

40.50

29

韩天啸

1.81

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40.33。

2022-06-10 00:49:51

1.81

40.33

30

关山难越

batch数据为8,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.23。

2020-08-07 16:07:29

40.23

31

upc_wy

batch数据为16,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40.16。

2020-07-22 11:57:33

40.16

32

善假于物

1.80

batch数据为10,循环次数为12次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.09。

2022-07-17 06:51:25

1.80

40.09

33

flyai会员1656316615

1.77

batch数据为8,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39.49。

2022-06-27 18:35:53

1.77

39.49

34

trickornot

batch数据为4,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39.37。

2020-10-18 12:17:29

39.37

35

养乐多

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39.31。

2020-07-24 18:00:18

39.31

36

样例基线的团队

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39.13。

2020-07-17 12:10:22

39.13

37

陨星落云

batch数据为20,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38.90。

2020-07-19 19:41:10

38.90

38

是阿正

batch数据为4,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38.11。

2021-04-01 10:59:34

38.11

39

CodeNoBug

1.71

batch数据为8,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38.11。

2022-08-10 13:09:48

1.71

38.11

40

快来追我呀

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38.07。

2020-10-18 11:46:50

38.07

41

free_bird

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38.01。

2020-08-19 12:59:39

38.01

42

flyai会员1652532010

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37.85。

2022-05-27 02:45:27

37.85

43

温柔的包子

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36.79。

2020-07-17 23:18:26

36.79

44

氕氘氚

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36.12。

2020-07-23 16:09:19

36.12

45

拥抱晴空

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36.00。

2020-07-17 19:27:57

36.00

46

Feng1583890403

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36.00。

2020-07-17 21:44:54

36.00

47

鱼头

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36.00。

2020-07-17 21:53:50

36.00

48

MajestyBro

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36.00。

2020-07-18 14:38:48

36.00

49

吴开顺

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36.00。

2020-07-19 02:06:45

36.00

50

白帆

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36.00。

2020-07-20 09:12:36

36.00

51

honor

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36.00。

2020-07-20 10:07:12

36.00

52

LINMUX

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36.00。

2020-07-20 16:07:19

36.00

53

失去由于拥有的团队

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36.00。

2020-07-20 17:31:15

36.00

54

Zou

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36.00。

2020-07-22 17:21:43

36.00

55

zcw_jack

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36.00。

2020-07-23 20:41:20

36.00

56

Michael Shen

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36.00。

2020-07-23 22:11:48

36.00

57

flyai会员1595578902

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36.00。

2020-07-24 16:56:28

36.00

58

Ashly杜嘟嘟

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36.00。

2020-07-25 20:20:28

36.00

59

乐乐乐

batch数据为2,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36.00。

2020-07-25 22:30:07

36.00

60

上帝不会掷骰子

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36.00。

2020-07-27 12:58:55

36.00

61

悬象著明

batch数据为8,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36.00。

2020-07-31 21:07:06

36.00

62

AI 菌

batch数据为16,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36.00。

2020-08-01 13:21:59

36.00

63

Xavier1596265944

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36.00。

2020-08-01 15:16:47

36.00

64

=

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36.00。

2020-08-02 22:41:37

36.00

65

Anstarc

batch数据为64,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36.00。

2020-08-03 10:24:40

36.00

66

清晨的光明

batch数据为2,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36.00。

2020-08-03 11:40:56

36.00

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36.00。

2020-08-03 21:02:28

36.00

68

初九

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36.00。

2020-08-05 22:40:02

36.00

69

xaioqiang

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36.00。

2020-08-18 21:25:43

36.00

70

syg

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36.00。

2020-08-18 22:24:05

36.00

71

世界那么大,

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36.00。

2020-08-21 14:56:22

36.00

72

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36.00。

2020-08-21 23:16:44

36.00

73

朝阳东升

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36.00。

2020-08-25 09:45:35

36.00

74

wwwhx

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36.00。

2020-08-26 11:47:09

36.00

75

董飞飞

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36.00。

2020-09-02 10:00:42

36.00

76

SerPiero

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36.00。

2020-09-04 17:00:57

36.00

77

a554142589

batch数据为64,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36.00。

2020-09-05 10:55:13

36.00

78

wooyoung

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36.00。

2020-09-07 13:46:54

36.00

79

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36.00。

2020-09-07 14:19:21

36.00

80

Charon1599702995

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36.00。

2020-09-10 09:59:40

36.00

81

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36.00。

2020-09-11 15:16:55

36.00

82

晨风

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36.00。

2020-09-15 15:18:27

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子虚

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36.00。

2020-09-18 15:43:42

36.00

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挺好的

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36.00。

2020-09-20 15:10:02

36.00

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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36.00。

2020-09-21 15:41:43

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男巫

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2020-09-22 15:31:13

36.00

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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36.00。

2020-09-29 09:55:30

36.00

88

Barry1600929070

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36.00。

2020-09-30 14:35:43

36.00

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冷冷冷的喵

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36.00。

2020-10-05 16:31:04

36.00

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荆城

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36.00。

2020-10-09 18:54:07

36.00

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FightingGoWp

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36.00。

2020-10-10 21:32:24

36.00

92

flyai会员1602723513

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36.00。

2020-10-15 09:04:40

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茴意

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2020-10-16 14:43:11

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下一站、幸福

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2020-10-18 19:16:11

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反正不告诉你

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2020-10-21 14:43:53

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ppllpp123

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2020-10-27 17:25:45

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97

flyai会员1603957955

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2020-10-29 15:55:25

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日月为晓

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2020-11-05 10:28:32

36.00

99

flyai会员1603024333

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2020-11-08 14:05:49

36.00

100

尹xian森森

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2020-11-11 17:09:27

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101

flyai会员1605145863

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2020-11-12 16:25:08

36.00

102

flyai会员1603014368

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2020-11-20 10:05:55

36.00

103

本凡

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2020-11-26 22:50:06

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王利伟

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2020-12-03 15:06:28

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不想喝奶……

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2020-12-11 16:02:52

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一地鸡毛

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36.00。

2021-01-14 22:44:34

36.00

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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36.00。

2021-02-23 11:06:25

36.00

108

flyai会员1632757266

batch数据为32,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36.00。

2021-09-28 00:07:43

36.00

109

我们一起加油

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36.00。

2021-11-19 19:50:15

36.00

110

郭的团队

batch数据为8,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35.70。

2020-07-17 17:23:52

35.70

111

非黑即白

batch数据为12,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35.57。

2020-07-18 01:28:33

35.57

112

FlyAI小助手的团队

batch数据为8,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35.30。

2022-06-06 19:24:34

35.30

113

Tina Gao

batch数据为8,循环次数为90次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为35.06。

2020-08-04 18:55:29

35.06

114

deeper

batch数据为2,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34.96。

2022-06-27 21:22:09

34.96

115

flyai会员1658992599

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34.64。

2022-08-04 17:10:17

34.64

116

王荣胜

batch数据为8,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34.07。

2022-07-28 18:44:35

34.07

117

miaomiao2048

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17.04。

2022-05-27 15:44:44

17.04

118

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8.33。

2020-10-19 12:13:01

8.33

119

Tiernos

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0.93。

2020-07-28 00:56:00

0.93

120

想吃多但不想长胖

batch数据为8,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0.61。

2020-08-14 18:30:32

0.61

121

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0.12。

2020-10-19 14:41:07

0.12

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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。