实时奖金

VisDrone2019 无人机目标检测

VisDrone2019 无人机目标检测

奖金池 ¥ 10,000

本次比赛旨在利用无人机设备推动最先进的目标检测技术。无人机目标检测技术在无人机快递物流、城市交通监控、安防等工业领域有着重要的应用意义。 数据集提供了由不同高度、不同位置的无人机拍摄的的静态图像。参赛者要求预测十个预定义类(pedestrian,person,car,van,bus,truck,motor,bicycle,awning-tricycle,tricycle)与实际数据的交并比精度。

实时奖金

呼吸声音推断呼吸系统疾病

呼吸声音推断呼吸系统疾病

奖金池 ¥ 3,000

呼吸声音是呼吸系统是否健康的重要参考指标。例如,喘息声是患有哮喘或慢性阻塞性肺病(COPD)患者常见的现象。 呼吸声音数据集由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建。它包括920个不同长度的注释录音,录音长度10到90秒,数据包括干净的呼吸音以及模拟真实生活条件的嘈杂录音。这些录音来自126名患者,患者遍及儿童、成人和老年人。

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手部及关键部位目标定位识别

手部及关键部位目标定位识别

奖金池 ¥ 15,000

手部关键部位定位包含对手部的整体范围、手掌、食指、中指、无名指以及小拇指的位置定位。目标检测任务是视觉计算领域核心的问题之一,也同时是最具有挑战性的问题。 目标检测在很多领域都有应用的需求,此赛题针对手部的关键部位定位检测问题与大家一起探讨最优的行业应用解决方案。

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中文的命名实体识别

中文的命名实体识别

奖金池 ¥ 2,500

命名实体识别,英文简称NER,主要任务是识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名称、专有的名词等,以及关于时间、数量、货币、比例数值等文字。

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植物幼苗分类

植物幼苗分类

奖金池 ¥ 3,000

该数据集包括12种植物物种的幼苗。本次竞赛的任务是根据图片建立预测植物种类的精准模型。

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用户商场评价情感分析

用户商场评价情感分析

奖金池 ¥ 1,000

此数据集涵盖了24 万家餐馆,54 万用户,440 万条评论/评分数据。每条数据包含用户对餐馆的四个维度的评分(总体,环境,口味,服务),评分为从1到5的整数。该数据集适合做推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析

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Stanford-Sentiment-Treebank 情感分析

Stanford-Sentiment-Treebank 情感分析

奖金池 ¥ 5,000

随着我们越来越多地通过社交网络分享这些观点,一个结果是创造了大量的情感储备,如果系统地分析,可以提供关于我们在产品,个性和问题方面的集体喜好和不喜欢的线索。 这个项目由斯坦福大学的研究生 Richard Socher 发起,在构建 NaSent 的过程中,Socher 和他的团队从烂番茄网站拿来了 1.2万 个句子,将其拆分为 21.4 万个短语,标记为非常消极、消极、中性、积极、非常积极等,然后将这些数据输入系统之中,并以此为基础对句子做分析。

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UrbanSound8K-城市音频分类

UrbanSound8K-城市音频分类

奖金池 ¥ 4,000

该数据集收录的城市声音包含10个声音类别、8732个声音文件(每个文件最长不超过4秒)。 环境声音分类是一个不断发展的研究领域,例如对导致城市噪声污染的声音研究。鉴于对环境,特别是城市环境声音进行分类的各种研究,我们应该使用哪种分类法,它是否能满足我们的研究需求等并没有明确的结论。通过本赛题建立准确的音频分类模型,希望给大家带来更多对音频分类方法上的思考与突破。

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120种狗狗品种分类赛

120种狗狗品种分类赛

奖金池 ¥ 3,000

Stanford Dogs数据集包含来自世界各地的120种犬种的图像。该数据集是使用ImageNet中的图像和注释构建的,用于细粒度图像分类的任务。它最初被收集用于细粒图像分类,这是一个具有挑战性的问题,因为某些犬种具有接近相同的特征或者颜色。

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农作物病虫害检测

农作物病虫害检测

奖金池 ¥ 2,000

病虫害的诊断对于农业生产来说至关重要。本次农作物病虫害识别比赛邀请参赛者设计算法与模型,对图像中的农作物叶子进行病虫害识别。

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细胞图像分类-疟疾病诊断

细胞图像分类-疟疾病诊断

奖金池 ¥ 3,000

通过检测包含疟疾的图像细胞帮助医生尽早确诊疟疾病患者并及时进行治疗。该数据集包含两个文件:感染/未感染,共有27,588张图片。

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中文阅读理解练习赛

中文阅读理解练习赛

奖金池 ¥ 2,000

该数据集提供一个中文问题并列出与其有关联的句子描述,建立判断模型并从列出的所有句子中正确选择一个或多个具有相关联的句子作为答案. 数据格式为:提供的问题(第一列),问题的相对应句子(第二列),以及他们的答案注释(第三列);如果文档句子是问题的正确答案,则其注释将为1,否则其注释将为0。 所有数据集文件都以UTF-8编码。

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COLA 英文句子可理解性分类

COLA 英文句子可理解性分类

奖金池 ¥ 5,000

完整句式的英文句子语料库(COLA)代表是可以被正常人听得懂的可接受语料,由语言学专家标记为可理解和不可理解的10657个英文句子组成。

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ATEC-问题相似度计算练习赛(内置BERT)

ATEC-问题相似度计算练习赛(内置BERT)

奖金池 ¥ 4,000

ATEC-问题相似度计算是由蚂蚁金服主办的赛题,在智能客服业务场景中提升用户体验、高效问题匹配、减轻客服压力等方面具有重要的价值。 基于对问题相似度计算研究,FlyAI为优秀的算法研究者提供此类赛题并通过FlyAI训练框架内置Google BERT 预训练模型。以客服业务为切入点,与大家一起探讨在自然语言处理领域的研究价值、普惠金融领域的商业发展价值。 Google BERT简介:2018年谷歌AI团队新发布的BERT模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进率5.6%)等。

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AI医学影像:小儿肺炎患者诊断

AI医学影像:小儿肺炎患者诊断

奖金池 ¥ 10,000

胸部X线影像(前-后)选自广州市广州妇女儿童医学中心一至五岁儿科患者。所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 有5,863个X射线图像(JPEG)和2个类别(肺炎/正常)。

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表征患者血液样本分析之白细胞分类

表征患者血液样本分析之白细胞分类

奖金池 ¥ 5,000

基于血液的疾病诊断通常涉及识别表征患者血液样本。检测和分类白细胞的自动化方法具有重要的医学应用。 该数据集包含12,500个血细胞增强图像(JPEG),对于分成4个不同文件夹(根据细胞类型)的4种不同细胞类型中的每一种,大约有3,000个图像。细胞类型是嗜酸性粒细胞,淋巴细胞,单核细胞和中性粒细胞。

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哥伦比亚大学公众人物五官定位

哥伦比亚大学公众人物五官定位

奖金池 ¥ 5,000

哥伦比亚大学公众人物数据集是一个包含大量人脸标签的数据集,包含超过20万张名人照片,每张照片包含40个属性标签。此数据集中的图片包含多种人体姿势与背景干扰。 该数据集具有丰富的多样性,大量的样本以及多种标注,包括: 10177名个体,202599张面部图片,以及每张图片中5个位置标注和40种二元属性标注(如是否戴帽子等),该数据集可以用来做人脸五官定位

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7种表情分类

7种表情分类

奖金池 ¥ 1,000

本数据集是一个包含7种表情的图片数据集,表情分别为平静、愤怒、失落、恐惧等。原数据集中表情由10位日本女性学生提供,每个人分别提供若干张不同表情的照片。我们对数据集进行了翻转,明暗变化等数据增强处理,使得数据大小从213增加到了852。

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今日头条新闻分类

今日头条新闻分类

奖金池 ¥ 2,000

今日头条中文新闻(文本)分类数据集由今日头条客户端提供,共计382688条数据,15个分类。 分类code:民生/文化/娱乐/体育/财经/房产/汽车/教育/科技/军事/旅游/国际/证券/农业/电竞

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5种花分类

5种花分类

奖金池 ¥ 800

该数据集包含5种不同种类的花的彩色图片,类别包括玫瑰,向日葵,雏菊,蒲公英和郁金香。使用该数据集对5种花进行分类。

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2005 VOC挑战赛

2005 VOC挑战赛

奖金池 ¥ 2,500

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。

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Quora-检测两个问题是否重复

Quora-检测两个问题是否重复

奖金池 ¥ 3,000

此数据集是Quora网站公开的数据集,包含了40万条数据。每条数据由两个看起来相似的问题及问题是否重复的标签组成。该数据集可用来训练具有判断能力的NLP模型。

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心脏病诊断预测

心脏病诊断预测

奖金池 ¥ 500

此数据集来自克利夫兰医学研究中心的心脏病患者数据,可用于建立心脏病诊断模型。该数据集包括270个样本,每条数据涵盖了年龄,性别,血浆类固醇含量以及是否患有心脏病等14个属性

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猫狗大战,开始分类一决胜负!

猫狗大战,开始分类一决胜负!

奖金池 ¥ 500

该数据有猫和狗两类图片,一共有25000张图片,猫狗各占一半,可以用来做图片分类的入门数据。

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鸢尾花识别

鸢尾花识别

奖金池 ¥ 500

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

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200种鸟类图像分类

200种鸟类图像分类

奖金池 ¥ 3,000

Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) 是一个图像数据集,包含200种鸟类(主要是北美洲)的照片。分类数量:200 图片数量:6,033 标注:边界框,分割,属性

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3981个中文文字图像识别

3981个中文文字图像识别

奖金池 ¥ 5,000

本数据集为3981个中文文字的图片数据集,图片已经剪裁完成,每个文字有多种不同字体下提取的图片。 1.ASCII码范围,[0x21--0x7e]。 2.汉字标点符号,14个。 3.常用的3981个字汉字。取自《义务教育语文课程标准(2011版)》

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美国点评网站Yelp评价预测赛

美国点评网站Yelp评价预测赛

奖金池 ¥ 5,000

该数据集包含美国15万用户对18万家企业的100万条点评,涵盖超过140万个商业属性,包括营业时间,停车位,便利性和环境等等。每条数据包括企业名称,位置,属性和类别

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人脸关键点检测(五点)

人脸关键点检测(五点)

奖金池 ¥ 10,000

这些图片是用亚马逊机械土耳其人手工标注的,以精确定位眼睛、鼻子和嘴。最终的数据集包括40000个图像,其中主要面部组件的注释高度准确、详细和一致。

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测测星座文本分类

测测星座文本分类

奖金池 ¥ 1,000

首次由测测星座提供文本分类数据,致力于发掘在当下的AI时代为娱乐产业赋能升级的最佳解决方案。目前测测已经发展成为中国最大的移动星座社区,积累了近千万的个人档案数据,构建了全闭环、高频率、语音化的在线咨询服务场。

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62种交通信号标志识别

62种交通信号标志识别

奖金池 ¥ 5,000

BelgiumTSC 是一个图像数据集,包含62种交通信号标志的照片。分类数量:62 图片数量:6,954 标注:种类编号

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SLR-手语识别挑战赛

SLR-手语识别挑战赛

奖金池 ¥ 5,000

这个数据集为手语识别(Sign Language Recognition),识别500个类别的手语单词。数据集包含了超过11万的样本,每个样本都包含了25个人体关键点的位置轨迹。

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搜狗新闻文本分类预测

搜狗新闻文本分类预测

奖金池 ¥ 2,000

该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据。根据新闻正文内容分析新闻的类别

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Intel场景分类挑战赛

Intel场景分类挑战赛

奖金池 ¥ 10,000

此数据集来自英特尔场景分类挑战赛。数据集共包含森林、街道、海景等6个场景,共24335张图片。

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Caltech256 图像分类竞赛

Caltech256 图像分类竞赛

奖金池 ¥ 4,000

Caltech-256 物品分类数据集由Caltech-101数据集演变而来,该数据集选自Google Image数据集,并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中共有30,607张图片,256个图片类别,每个类别包括超过80张图片。

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手部图像性别分类和生物识别

手部图像性别分类和生物识别

奖金池 ¥ 10,000

这是一个由190名受试者,年龄在18-75岁之间收集的11,076张手部图像(1600 x 1200像素)。要求每个受试者打开并关闭他的右手和左手的手指。每只手都从背侧和掌侧拍摄,背景均匀,并与相机大致保持相同的距离。存在与每个图像相关联的元数据的记录,其包括:(1)主题ID,(2)性别,(3)年龄,(4)肤色,以及(5)捕获的手的一组信息,指的是手部图像是否包含配饰、指甲油或不规则。本数据由 Mahmoud Afifi 提供。

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CIFAR100种图片分类练习赛

CIFAR100种图片分类练习赛

奖金池 ¥ 2,000

此数据集与CIFAR-10类似,不同之处在于它有100个类型,每类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个小类分为20个大类,每张图片包含其所属的小类和大类标签。

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101种食物分类预测竞赛

101种食物分类预测竞赛

奖金池 ¥ 5,000

该数据集包含了101个食品类别,其中包含101,000个图像。对于每个类别。注意,训练图像没有清理,因此仍然包含一些噪音。这主要是以强烈的色彩和有时错误的标签形式出现的。所有图像都重新缩放,最大边长为512像素。

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升级版MNIST手写数字识别练习赛

升级版MNIST手写数字识别练习赛

奖金池 ¥ 600

Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。

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Speech Command 语音分类

Speech Command 语音分类

奖金池 ¥ 5,000

这个数据集为语音命令识别(speech command),识别12个类别的语音,包括10种语音命令、静音以及其他语音的。数据集包含了超过2万多的语音文件。

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MNIST手写数字识别练习赛

MNIST手写数字识别练习赛

奖金池 ¥ 600

MNIST手写数字数据库具有60,000个训练集和10,000个测试集。它是NIST大集合的子集。数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心。数据集中图像为28*28的二进制图片。它是一个很好的入门计算机视觉的数据集。

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CIFAR-10 图片分类预测

CIFAR-10 图片分类预测

奖金池 ¥ 1,000

CIFAR-10数据集是一组图像,通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用最广泛的数据集之一。 CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60,000个32x32彩色图像。 10个不同的类别代表飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船和卡车。每个类别有6000张图片,该数据集共有5万张训练图片以及1万张测试图片

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动植物图像分类预测

动植物图像分类预测

奖金池 ¥ 1,000

该数据集下包含俩类图像集,动物和植物。这是一个简单的二分类预测练习赛,通过建立模型准确预测动物和植物的图像类别。
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