瑜伽体式分类

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2021-07-22 12:00:00
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2021-08-31 12:00:00
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自由训练

奖金池 ¥ 3,000
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~

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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' }

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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

瑜伽一词来源于印度梵语,含义为“一致”“结合”“和谐”,强调通过调整呼吸和静坐来消除精神紧张,达到个人灵魂和宇宙灵魂相结合的境界。近几年现代瑜伽在年轻人群体中逐渐流行,有些人通过瑜伽来减脂塑形、改善体态,有些人更加注重在瑜伽中调整呼吸、冥想正念,瑜伽成为了人们用来改善生理和心理情况的常用手段。

暑假开始了,钱包瘪瘪的你找到了一份瑜伽教练助理的兼职工作,为的就是每天能有钱买下一杯奶茶让自己快乐。你被安排的工作内容是帮助教练记录和整理学员所做的每个瑜伽动作,但瑜伽的动作实在太多了,你很难记住每个体式的名字,于是你准备搞一个图像分类模型来帮助你在工作中划水。刚好这里有这么一个赛事能满足你的需求。

竞赛使用的数据集包含瑜伽体式共6大类、82小类,本次分类任务按82小类进行划分,祝你顺利完成分类任务。

参赛须知

报名时间

2021-07-22 12:00:00 - 2021-08-31 12:00:00

提交时间

2021-07-22 12:00:00-2021-08-31 12:00:00

参赛时间:2021.07.22 12:00:00-2021.08.31 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)
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:

  • 奖金获取标准:70<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 image/Akarna_Dhanurasana0_350.jpg
labels str 标签 1,8,0

本数据集分布情况:训练集约11400张图片,测试集约1300张图片。

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\/Akarna_Dhanurasana0_350.jpg"
}

输出字段:

{
    "labels": "1,8,0"
}

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 70 分的成绩将会在24小时内展示在排行榜上哦!
第三名

黑羽

1500.00

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96.45。

2021-09-01 10:33:55

1500.00

96.45

第三名

江水

800.00

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96.20。

2021-08-07 21:21:41

800.00

96.20

第三名

deeper

400.00

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95.71。

2021-08-31 10:07:44

400.00

95.71

4

Zhww

200.00

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94.85。

2021-08-30 01:38:19

200.00

94.85

5

chenfengshf

100.00

batch数据为4,循环次数为34次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为94.61。

2021-08-28 02:35:12

100.00

94.61

6

伤心凉粉

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93.38。

2021-07-31 04:24:38

93.38

7

三三1571933607

batch数据为64,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92.16。

2021-08-31 07:13:59

92.16

8

flyai会员1628818123

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91.67。

2021-08-14 10:22:02

91.67

9

CN86

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91.30。

2021-08-18 19:18:08

91.30

10

★八百标兵奔北坡

batch数据为64,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91.05。

2021-08-24 12:52:48

91.05

11

别人的公园

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90.93。

2021-08-13 02:56:37

90.93

12

Mr.Three days

batch数据为40,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90.69。

2021-10-08 12:20:44

90.69

13

zebra

batch数据为32,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89.09。

2021-08-26 21:54:19

89.09

14

Mikeyboiii

batch数据为64,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87.25。

2021-08-22 10:41:15

87.25

15

我每样都会一点点

batch数据为32,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81.50。

2021-08-21 06:27:23

81.50

16

yolov5_20210310

batch数据为16,循环次数为43次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为70.83。

2021-08-22 04:52:16

70.83

17

FlyAI小助手

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65.93。

2022-03-26 00:56:01

65.93

18

李凯丽

batch数据为40,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64.71。

2022-04-07 23:43:21

64.71

19

Computer_Vision

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64.46。

2021-08-23 18:28:10

64.46

20

会员1649227445

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63.73。

2022-04-10 19:05:29

63.73

21

flyai会员1621935239

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56.50。

2021-07-21 15:39:20

56.50

22

轩台雅蝉

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56.13。

2021-07-23 21:11:19

56.13

23

abccc

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56.13。

2021-07-24 17:28:21

56.13

24

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56.13。

2021-07-25 10:01:18

56.13

25

Mxeron

batch数据为64,循环次数为600次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.13。

2021-07-25 10:18:53

56.13

26

flyai会员1627183870

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56.13。

2021-07-25 13:20:03

56.13

27

Liyulingyue

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56.13。

2021-07-26 06:34:45

56.13

28

flyai会员1623737476

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56.13。

2021-07-26 10:42:44

56.13

29

.1627286939

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56.13。

2021-07-26 16:16:43

56.13

30

Begin,again

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56.13。

2021-07-27 11:04:58

56.13

31

初学者1611540203

batch数据为32,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56.13。

2021-07-27 11:23:47

56.13

32

老人雨何

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56.13。

2021-07-27 13:53:48

56.13

33

是阿正

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56.13。

2021-07-27 16:19:51

56.13

34

flyai会员1627721362

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56.13。

2021-07-31 16:58:33

56.13

35

Adam4ever

batch数据为24,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56.13。

2021-08-02 22:23:43

56.13

36

flyai会员1628044795

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56.13。

2021-08-04 10:45:54

56.13

37

蝈蝈

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56.13。

2021-08-04 22:03:52

56.13

38

半度、

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56.13。

2021-08-05 15:53:16

56.13

39

Road1628218864

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56.13。

2021-08-06 11:07:25

56.13

40

哦豁了

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56.13。

2021-08-06 13:17:52

56.13

41

微笑的弧度

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56.13。

2021-08-06 13:29:59

56.13

42

笃行

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56.13。

2021-08-06 17:01:21

56.13

43

荟不会学习?

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56.13。

2021-08-07 21:18:49

56.13

44

郭同学

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56.13。

2021-08-09 08:34:17

56.13

45

flyai会员1628437948

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56.13。

2021-08-09 09:16:46

56.13

46

赵广荣

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56.13。

2021-08-09 21:27:46

56.13

47

Solor

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56.13。

2021-08-10 01:39:53

56.13

48

flyai会员1619453345

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56.13。

2021-08-12 01:50:13

56.13

49

甲乙木丁

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56.13。

2021-08-12 20:33:34

56.13

50

一颗豆豆,两颗米

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56.13。

2021-08-13 16:09:55

56.13

51

潘洛斯上的手

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56.13。

2021-08-16 13:54:03

56.13

52

Kerwin

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56.13。

2021-08-17 22:01:43

56.13

53

。1564630109

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56.13。

2021-08-19 13:57:55

56.13

54

夕月

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56.13。

2021-08-23 14:30:55

56.13

55

当时只道是寻常

batch数据为32,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56.13。

2021-08-23 21:57:43

56.13

56

洊茬姃眀哋洎憅亾耦

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56.13。

2021-08-24 15:16:43

56.13

57

flyai会员1629792120

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56.13。

2021-08-24 16:07:38

56.13

58

flyai会员1629716385

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56.13。

2021-08-24 22:27:05

56.13

59

flyai会员1630126326

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56.13。

2021-08-28 13:04:21

56.13

60

青禾

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56.13。

2021-09-06 20:53:19

56.13

61

十年1610965908

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56.13。

2021-09-06 23:37:40

56.13

62

flyai会员1630824874

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56.13。

2021-09-12 19:43:51

56.13

63

flyai会员1631588620

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56.13。

2021-09-14 11:21:10

56.13

64

窃书的孔乙己

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56.13。

2021-09-15 09:45:59

56.13

65

zhujun

batch数据为64,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56.13。

2021-09-16 09:02:00

56.13

66

flyai会员1632743091

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56.13。

2021-09-27 20:14:21

56.13

67

PuppetDiary

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56.13。

2021-09-29 21:58:24

56.13

68

flyai会员1633056958

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56.13。

2021-10-01 11:05:12

56.13

69

WindRainLove

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56.13。

2021-10-01 20:57:20

56.13

70

东东1634104460

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56.13。

2021-10-13 14:05:03

56.13

71

喜乐多

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56.13。

2021-10-13 16:40:48

56.13

72

看见的人是小猫

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56.13。

2021-10-16 21:34:27

56.13

73

Kingk

batch数据为64,循环次数为64次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.13。

2021-10-18 11:34:41

56.13

74

flyai会员1634088369

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56.13。

2021-10-18 22:06:02

56.13

75

Ivys Chang

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56.13。

2021-10-21 20:47:54

56.13

76

Mr.Jin

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56.13。

2021-10-27 19:51:51

56.13

77

William1636089038

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56.13。

2021-11-05 13:21:38

56.13

78

L.gg

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56.13。

2021-11-05 15:48:45

56.13

79

瑞哥哥真帅

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56.13。

2021-11-06 14:35:43

56.13

80

MonsterLemon

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56.13。

2021-11-06 16:10:52

56.13

81

csj777

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56.13。

2021-11-06 19:15:34

56.13

82

我们一起加油

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56.13。

2021-11-07 16:26:03

56.13

83

flyai会员1636613634

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56.13。

2021-11-11 15:01:19

56.13

84

忍冬小熊猫

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56.13。

2021-11-12 18:18:19

56.13

85

11YY11

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56.13。

2021-11-12 19:22:02

56.13

86

谢彦哲

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56.13。

2021-11-17 23:40:38

56.13

87

AMNZCY

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56.13。

2021-11-20 16:13:49

56.13

88

13120480959

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56.13。

2021-11-20 20:46:13

56.13

89

monkey2

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56.13。

2021-12-01 14:03:26

56.13

90

lp489

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56.13。

2021-12-05 19:19:32

56.13

91

flyai会员1638750735

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56.13。

2021-12-06 09:21:58

56.13

92

灵犀1638939019

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56.13。

2021-12-08 13:05:13

56.13

93

傲寒

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56.13。

2021-12-26 18:44:03

56.13

94

会员1642301533

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56.13。

2022-01-17 20:32:12

56.13

95

Joboing

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56.13。

2022-01-30 10:50:11

56.13

96

会员1644473766

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56.13。

2022-02-10 14:59:17

56.13

97

flyai会员1646210757

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56.13。

2022-03-02 16:58:30

56.13

98

flyai会员1646392964

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56.13。

2022-03-06 11:20:48

56.13

99

Never

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53.68。

2022-02-17 22:15:24

53.68

100

flyai会员1649993452

batch数据为5,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32.48。

2022-04-15 20:08:02

32.48

101

AI小助手

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10.29。

2022-04-07 19:13:51

10.29

102

李凯丽_

batch数据为30,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5.88。

2022-04-07 19:24:24

5.88

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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。