2005 VOC挑战赛

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2019-04-25 15:00:00
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2019-05-25 15:00:00
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自由训练

剩余奖金 ¥ 734
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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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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
  • 奖金记录
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该数据集取自TU-Darmstadt, Caltech, TU-Graz 和 UIUC等发布的数据集。在该数据集中每张图片中的物体都由人工标注,物体包含汽车,摩托车,自行车和人体四类。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

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)
参与奖(总奖金30%) 所有人 不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖(总奖金20%) 所有人 更新排行榜得分,获取相应竞赛奖金
排名奖(总奖金50%) 第一周/月前3名(冠、亚、季军) 项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5,Time_P(月) = 0.5;K1=0.5,K2=0.3,K3=0.2;
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!

数据来源

host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/databases.html#VOC2005_1

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 int 大于等于 0, 小于等于 3 物体类别
name string 不为空 类别名称

参考文献:

[1]chapter.pdf

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: label,

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:

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 85分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

你猜猜我是谁

923.75

通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为95.80。

2019-04-26 08:15:12

923.75

95.80

第三名

看你很6哦

431.25

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93.01。

2019-04-29 17:18:09

431.25

93.01

第三名

喵喵

251.88

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为87.41。

2019-04-28 10:40:01

251.88

87.41

4

lyming

batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为86.01。

2019-04-28 11:18:31

86.01

5

小小菜

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为86.01。

2019-05-03 21:39:38

86.01

6

火炎焱燚

157.50

batch数据为128,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86.01。

2019-05-07 05:29:31

157.50

86.01

7

linlh

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86.01。

2019-05-28 20:54:05

86.01

8

善假于物

3.75

batch数据为96,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为85.31。

2019-04-27 13:45:13

3.75

85.31

9

交差墒

batch数据为512,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85.31。

2019-05-22 20:06:57

85.31

10

cyh12315

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85.31。

2020-03-27 18:01:48

85.31

11

bestfitting

batch数据为512,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为84.62。

2019-04-26 19:13:36

84.62

12

Winteriscoming

batch数据为512,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84.62。

2019-04-27 17:43:13

84.62

13

加勒比

batch数据为71,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83.92。

2019-05-26 08:54:44

83.92

14

希布

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83.92。

2019-11-16 20:19:30

83.92

15

gezp

batch数据为32,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83.22。

2019-05-01 11:26:34

83.22

16

哈尔的移动城堡

batch数据为100,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83.22。

2019-05-23 01:26:30

83.22

17

大木淡漠

batch数据为16,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为83.22。

2019-05-28 06:51:38

83.22

18

DLin

batch数据为128,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82.52。

2019-04-28 23:42:29

82.52

19

汐炎

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82.52。

2019-04-29 09:23:05

82.52

20

Joshua

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为82.52。

2019-04-29 15:28:39

82.52

21

AloofKun

batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为82.52。

2019-07-12 20:56:56

82.52

22

tik_boa

batch数据为16,循环次数为1500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为81.12。

2019-04-27 18:53:23

81.12

23

前排板凳瓜子

batch数据为128,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81.12。

2019-05-14 23:02:04

81.12

24

trickornot

batch数据为32,循环次数为8000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为79.02。

2019-04-26 11:11:55

79.02

25

chyang

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.32。

2019-05-20 23:09:56

78.32

26

gboy

batch数据为32,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为78.32。

2019-05-25 14:32:07

78.32

27

Daiccccc

batch数据为40,循环次数为8000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为77.62。

2019-04-26 07:48:26

77.62

28

淋雨

batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为76.92。

2019-04-28 17:38:03

76.92

29

丶人狠话不多

batch数据为128,循环次数为5000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为76.22。

2019-04-26 07:02:32

76.22

30

ChangeBio

batch数据为64,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为74.83。

2019-04-28 20:17:58

74.83

31

HovD.

batch数据为64,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为71.33。

2020-12-17 18:02:44

71.33

32

jhp

batch数据为64,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70.63。

2019-05-01 14:43:05

70.63

33

who

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69.93。

2019-08-14 14:25:58

69.93

34

无......有

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69.23。

2019-05-30 05:10:06

69.23

35

不讲5的

batch数据为32,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68.53。

2020-12-07 02:53:02

68.53

36

天天向上

batch数据为64,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为66.43。

2019-04-26 16:09:09

66.43

37

半酣

batch数据为16,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64.34。

2020-12-29 13:38:02

64.34

38

begins

batch数据为32,循环次数为800次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.64。

2019-04-27 19:10:13

63.64

39

Albert1563667639

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63.64。

2019-08-13 09:10:29

63.64

40

做自己的唯一

batch数据为50,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63.64。

2019-09-01 15:35:03

63.64

41

Jeremy

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63.64。

2019-09-14 16:47:28

63.64

42

idleuncle

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63.64。

2019-09-18 13:13:43

63.64

43

Mengcius

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63.64。

2019-09-19 14:14:23

63.64

44

rock

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63.64。

2019-09-21 17:12:01

63.64

45

浅若清风

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63.64。

2019-09-27 21:38:42

63.64

46

EVOL

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63.64。

2019-09-27 21:49:48

63.64

47

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63.64。

2019-10-09 15:30:40

63.64

48

陈天宇

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63.64。

2019-12-11 21:19:32

63.64

49

举起小小手

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63.64。

2020-02-21 11:44:49

63.64

50

清风伴酒

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63.64。

2020-03-11 17:04:42

63.64

51

呜啦啦啦

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63.64。

2020-04-29 14:38:09

63.64

52

flyai会员1607415233

batch数据为256,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63.64。

2020-12-08 16:55:21

63.64

53

Nightingale

batch数据为128,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62.24。

2019-05-26 12:10:43

62.24

54

poplar

batch数据为32,循环次数为8000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.64。

2019-06-05 16:33:46

56.64

55

兔子是菜鸟

batch数据为32,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51.05。

2019-04-28 22:24:50

51.05

56

chopin1556525988

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48.95。

2019-04-30 22:51:42

48.95

57

悟悟悟

batch数据为256,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44.76。

2019-04-28 18:00:11

44.76

58

哇咔咔

batch数据为512,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44.76。

2019-04-28 23:59:55

44.76

59

飓风神龙

batch数据为128,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44.76。

2019-06-18 22:22:01

44.76

60

AiFool

batch数据为128,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44.76。

2019-06-19 11:39:53

44.76

61

心语滑落指尖

batch数据为128,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44.76。

2019-07-08 02:59:52

44.76

62

五月^V^

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44.76。

2019-12-27 09:46:19

44.76

63

Biao_Ge

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44.06。

2019-09-11 00:29:33

44.06

64

czj520

batch数据为50,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0.00。

2019-09-01 16:20:58

0.00

2019-06-06
喵喵

模型得分为87.41,本次获得排名奖奖金为125

2019-06-06 15:00:01

你猜猜我是谁

模型得分为95.8,本次获得排名奖奖金为312.5

2019-06-06 15:00:01

看你很6哦

模型得分为93.01,本次获得排名奖奖金为187.5

2019-06-06 15:00:01

2019-05-25
喵喵

模型得分为87.41,本次获得排名奖奖金为125

2019-05-25 15:00:01

你猜猜我是谁

模型得分为95.8,本次获得排名奖奖金为312.5

2019-05-25 15:00:01

看你很6哦

模型得分为93.01,本次获得排名奖奖金为187.5

2019-05-25 15:00:01

2019-05-07
看你很6哦

模型得分为93.01,本次获得实时奖励奖金为56.25

2019-05-07 12:49:42

喵喵

模型得分为87.41,本次获得实时奖励奖金为1.88

2019-05-07 12:49:32

善假于物

模型得分为85.31,本次获得实时奖励奖金为3.75

2019-05-07 12:49:29

你猜猜我是谁

模型得分为95.8,本次获得实时奖励奖金为298.75

2019-05-07 12:49:20

火炎焱燚

模型得分为86.01,本次获得实时奖励奖金为157.5

2019-05-07 12:48:32

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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。