排名奖金

秃头识别趣味新手赛

秃头识别趣味新手赛

可报名

奖金池 ¥ 2,000

FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,其中训练集和验证集划分比例为7:3; 通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊,协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具,无论是在密集人群中发现目标群体,还是对比特定区域之间的目标群体密度,都可以进行尝试。

排名奖金

医疗智能问答

医疗智能问答

可报名

奖金池 ¥ 5,000

人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值,医疗问答是自然语言处理领域的一个重要的方向,旨在让用户直接用自然语言提问并获得答案。通过建立可靠的算法模型,帮助用户缩短等待专业医生解决问题的问诊时间,同时在业务方面减少问诊医生的时间成本,协助问诊医生提供基础、可靠的问诊回复率。

排名奖金

北京垃圾分类识别

北京垃圾分类识别

可报名

奖金池 ¥ 3,000

5月1日起,新版《北京市生活垃圾管理条例》(以下简称新《条例》)正式实施。为配合《条例》的实施,北京市还印发了《北京市生活垃圾分类工作行动方案》以及四个实施办法。本赛题要求参赛者基于深度学习技术建立准确的垃圾分类模型,利用技术手段改善人居生活环境!

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排名奖金

CT影像诊断新冠肺炎

CT影像诊断新冠肺炎

可报名

奖金池 ¥ 1,500

本赛题是一个图像二分类任务,基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据,要求参赛者搭建算法模型,通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。

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排名奖金

常见天气分类

常见天气分类

可报名

奖金池 ¥ 1,000

图像分类是视觉计算领域中的基础细分领域,本次比赛围绕气象业务场景,根据官方提供的图片数据建立精准的算法模型,能够区分晴天、多云、下雨、下雪、薄雾、雷雨,共6种天气现象。 随着人工智能的技术落地,将人工智能图像技术落地到气象观测、预报及服务领域中具有重要的研究意义,同时也助力气象领域专业化人才的发展。

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实时奖金

医疗文本分类

医疗文本分类

可报名

奖金池 ¥ 3,000

人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值,医疗文本分类是借助深度学习的技术优势,根据文本的特征将其分到预先设定的类别中。在解决医疗诊断任务的情况下必须满足预测模型的准确性,对数据的处理能力,对诊断结果的解释能力,保证最终结果的一个可靠性。

排名奖金

水下鱼类物种识别(FlyAI2.0 竞赛框架)

水下鱼类物种识别(FlyAI2.0 竞赛框架)

可报名

奖金池 ¥ 5,000

该数据集是从实时视频数据中获取的,整个数据集分为21个聚类,每个聚类由一个有代表性的鱼物种表示。该数据集的数据非常不平衡,其中最常见的物种大约是最不常见物种的1000倍。本赛题采用FlyAI2.0新框架进行训练,进入详情页查看更新内容描述。

排名奖金

耶鲁文本转SQL

耶鲁文本转SQL

可报名

奖金池 ¥ 3,000

从IT时代进入到DT时代之后,数据库被视为互联网企业服务最重要的资源。数据库每天存储了大量的生产运营数据,而我们每天也会时时刻刻与数据库进行交互。 一般情况下查询数据库的数据需要使用专业的SQL语句进行查询,这样的查询效率很缓慢,同时对非专业人士来讲门槛太高,即使目前有相关的条件筛选等交互查询界面,但对使用的边界性有一定的限制。使用 NL2SQL 的技术方案,缩短用户与数据库之间的距离,用户可以更自由地表达自己的查询意图,同时减轻目前技术方案的繁琐、开发者的繁琐工作。 本赛题主要是英文文本转SQL任务,要求参赛者建立准确的模型识别自然语言意图达到数据的准确查询。本数据集是由11名耶鲁学生注释的大规模数据,它由200个数据库中的10,181个问题和5,693个唯一复杂SQL查询组成,其中多个表覆盖138个不同的域。

专属奖金

人脸关键点定位

人脸关键点定位

专属奖金 ¥ 10,000

生物认证技术的发展,尤其是人脸识别技术极大推动了图像处理、计算机视觉等领域的发展和产业应用。人脸关键点定位不仅是人脸识别研究方向的一个重要细分领域,同时在如今越来越多的互联网、传统产业的产业应用中落地使用 人脸关键点定位主要目标是在人脸图像中定位出人脸的形态特征,包括眼、嘴、鼻、人脸的外形轮廓等位置和形状。要求参赛者建立精准的人脸关键点定位模型,达到实用、可靠的技术标准。

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专属奖金

社区帖子推荐算法赛

社区帖子推荐算法赛

专属奖金 ¥ 10,000

当前的移动互联网已经从信息匮乏时代进入到信息过载的时代。我们的用户在海量的信息中去获取自己喜欢的、感兴趣的信息消耗了大量不必要的时间,而作为信息服务方必须要为用户考虑周到,通过个性化推荐算法,第一时间推荐优质的内容具有重要的应用意义; 要求参赛者通过用户的操作行为建立准确的推荐模型,帮助用户进行相关内容的准确推荐。

排名奖金

口罩佩戴检测

口罩佩戴检测

可报名

奖金池 ¥ 2,000

国家卫生健康委疾控局近日发布了《预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南》,指南中明确指出口罩是预防呼吸道传染病的重要防线,可以降低新型冠状病毒感染风险。为了更加有效的监督大家佩戴口罩,我们开展了这次口罩佩戴检测的比赛,要求参赛者建立准确的目标检测模型,用于检测是否佩戴口罩。

排名奖金

X光片检测患者肺炎

X光片检测患者肺炎

可报名

奖金池 ¥ 3,000

武汉肺炎主要发病情况为新型冠状病毒(2019-nCoV)感染肺部导致人体呼吸衰竭。基于对肺部感染检测的技术研究,可通过人工智能技术对医学影像-X光片进行患病情况检测,有效提升确诊准确率和效率。本赛题可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛,参赛者需要通过优化模型来对肺部X光片进行精确的分类。

实时奖金

多面体骰子分类

多面体骰子分类

可报名

奖金池 ¥ 2,000

骰子也称色子,为一正多面体,通常作为桌上游戏的小道具。同时骰子也可以用于生成指定范围的随机数。最常见的骰子是六面骰,它是一个正立方体,上面分别有一到六个数,其相对两面数字之和必为七。 本赛题主要对骰子形状进行分类,一共包括四面骰、六面骰、八面骰、十面骰、十二面骰和二十面骰。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

实时奖金

你画我猜

你画我猜

可报名

奖金池 ¥ 5,000

为了增强人工智能的趣味性,我们开展了你画我猜这一竞赛。你画我猜数据集中包括了40种生活中常见的类别如飞机、苹果、篮球等。图片信息以json格式存储,在每个json中记录了用户每一笔简笔画对应的横坐标集合和纵坐标集合。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

实时奖金

密集场景行人检测

密集场景行人检测

可报名

奖金池 ¥ 5,000

这是一个更加符合真实世界的密集行人检测数据集,图像广泛选择自生活中的各种场景,共9000张标注图,用于训练和开发更加具有现实世界实用性的人物检测模型和算法。数据标签一共有五类,在评估时只考虑前三类,分别为行人,骑行的人和部分遮挡的人。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2. 对应的标签数据说明:每行格式为 label, x_min, y_min, x_max, y_max.

实时奖金

图片鉴黄

图片鉴黄

可报名

奖金池 ¥ 3,000

随着互联网的发展,内容安全成为互联网不得不面临的严峻挑战。互动社区的崛起,网友素质的参差不齐,由于“涉黄”被勒令关闭的网站多如牛毛,因此“鉴黄”也显得尤为重要。虽然各个互联网企业都有专门的人员来做内容审核,但是无法跟上内容发展的速度,人工审核容易出现审核不及时、高成本、主观判断影响结果等问题。因此通过深度学习的人工智能技术来进行图片鉴黄也是迫在眉睫。 在本数据集一共包括5种图片类别,每个类别至少有1000张图像,其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2. 由于数据集包含涉黄图片,因此本地调试数据集中只展示正常图片。

实时奖金

常见物体识别

常见物体识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

本赛题整理了生活中常见的80种物体类别,比如冰箱、文具盒、蜡烛、鞭炮等,希望参赛者能够通过深度学习的方法提高物体识别的准确率。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

排名奖金

图像纹理分类

图像纹理分类

可报名

奖金池 ¥ 2,000

本赛题可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛。赛题主要是对图片的纹理进行分类,该数据集由五千多张图片组成,一共有47个纹理类别,选手们需要通过优化模型来对纹理图像进行精确的分类。

专属奖金

聊天机器人

聊天机器人

专属奖金 ¥ 10,000

客户服务是企业和用户之间的重要桥梁,当今网络的发展趋势也让越来越多的企业选择使用智能在线客服,通过引入智能自动回复功能不仅可以提高工作效率以及用户满意度,还能提升用户留存率,增强品牌竞争力。

专属奖金

垃圾文本识别

垃圾文本识别

专属奖金 ¥ 3,000

随着各大平台UGC(User Generated Content)内容的爆炸式增长,对于其中垃圾信息的治理也被放在非常重要的位置。目前主要的垃圾文本包括导流、诈骗骚扰、涉黄涉政等信息,为了让用户获得更好的产品体验,我们需要引入先进的人工智能技术来精准识别各类场景的违规内容,增强抵御风险的能力。 本赛题主要对社区文本中常见的五种类别进行分类,分别是正常类、广告类、辱骂类、色情类和涉政类。 由于信息的敏感性,所以在本地下载的数据中只展示正常类文本。

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专属奖金

问答文本合理性鉴别

问答文本合理性鉴别

专属奖金 ¥ 3,000

本次挑战赛注重评论文本合理性在现实场景中的应用,通过建立高准确率的算法模型实现对问答文本的合理性鉴别分类,提高企业服务效率; 文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题,它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如过滤、舆情分析等。

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实时奖金

室内场景识别

室内场景识别

可报名

奖金池 ¥ 3,000

室内场景识别在计算机视觉领域是一个具有挑战性的问题,大多数适用于室外场景的分类模型在室内领域的表现都比较差,其困难在于尽管某些室内场景可以通过全局空间特征进行较好的描述,但其他一些场景需要通过其具体所包含的对象特征才能对该场景进行较好的描述。因此如何提取图像全局特征和局部特征来进行精确预测是本赛题的难点。 在本数据集一共包括67个室内场景类别,总共15620张图片,每个类别至少有100张图像,其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

实时奖金

结直肠癌组织纹理分类

结直肠癌组织纹理分类

可报名

奖金池 ¥ 6,000

结直肠癌(colorectal cancer,CRC)位于常见恶性肿瘤第三位并且死亡率极高,其早期诊断和肿瘤分期对治疗方式的选择有重要意义。近年来,越来越多的研究表明,纹理分析通过分析影像中像素或体素灰度的分布和联系,挖掘其细微结构和变化规律,能够更精确地评估肿瘤异质性、内在侵袭性和治疗抗性。因此纹理分析有助于肿瘤的早期诊断、分期和预后评估。 本赛题主要对结直肠癌的纹理影像进行分类,其中据集包含了5000张结直肠癌纹理的图片,图片大小为150*150的RGB图片。图片共分为8个类别,代表8种不同的纹理。

实时奖金

图片超分辨率挑战赛

图片超分辨率挑战赛

可报名

奖金池 ¥ 5,000

图像分辨率是用来评估图像中蕴含细节信息丰富程度的一个指标。高分辨率图像相对于低分辨率图像拥有更大的像素密度,更多的纹理细节信息。但在实际生活中,由于受到采集设备、网络传输介质等因素的影响,我们通常得到的是一些低分辨率的图像,因此图像超分辨率重建技术具有深远的研究意义。图像超分辨率是指将一幅低分辨率图像恢复成高分辨率的图像,在本数据集一共有1800张图片,其中包括900对高分辨率和低分辨率图片,这里高分辨率图片大小是低分辨率图片大小的四倍。训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

1024专属

安全帽佩戴检测

安全帽佩戴检测

可报名

20万元大奖(最新MacBook Pro+GPU资源)
本赛题为10月活动赛题,截止2019年11月11日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

实时奖金

中文微博的立场检测

中文微博的立场检测

可报名

奖金池 ¥ 5,000

本次立场检测任务旨在自动确定微博作者对某一话题赞成给定topic(FAVOR),反对给定topic(AGAINST),或者两者都不是(NONE)。注意到给定topic可能不在微博文本中。这意味着立场检测不同于传统的目标检测/部分情绪分析。

实时奖金

生活场景汉语语音识别

生活场景汉语语音识别

可报名

奖金池 ¥ 10,000

本数据集是Mozilla收集的汉语普通话语音数据集,旨在帮助教会机器真人的说话方式。数据集共包含6234条语音文件,内容涵盖了历史、文学、科学等多方面知识。

实时奖金

中文的命名实体识别

中文的命名实体识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

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。

实时奖金

中文垃圾短信识别

中文垃圾短信识别

可报名

奖金池 ¥ 5,000

此数据集包含80万条中文短信,内容涉及广告、推销、生活等。 垃圾短信是指未经用户同意向用户发送的用户不愿意收到的短信息,或用户不能根据自己的意愿拒绝接收的短信息,主要包含以下属性:(一)未经用户同意向用户发送的商业类、广告类等短信息;(二)其他违反行业自律性规范的短信息。垃圾短信泛滥,已经严重影响到人们正常生活、运营商形象乃至社会稳定。通过查看短信,确定它是否是垃圾短信 0)非垃圾短信,1)垃圾短信

实时奖金

猫脸关键点检测

猫脸关键点检测

可报名

奖金池 ¥ 10,000

猫脸特征点检测是一项有趣的任务。本数据集共包含了9000张猫脸彩色图片,目的是检测脸部的九个关键点,包括两个眼睛关键点、一个嘴部关键点和六个耳朵关键点。标注顺序为左眼xy坐标,右眼xy坐标,嘴xy坐标,左耳点1xy坐标,左耳点2xy坐标,左耳点3xy坐标,右耳点1xy坐标,右耳点2xy坐标,右耳点3jxy坐标,坐标均为相对坐标值。

实时奖金

TensorFlow2.0 人民币面值识别

TensorFlow2.0 人民币面值识别

可报名

奖金池 ¥ 2,000

全网首个TensorFlow 2.0竞赛项目上线! 人民币面值识别是一个简单的图像分类任务,通过建立准确的分类模型识别出人民币面额。 第四套人民币是中国人民银行于1987年4月27日至1997年4月1日发行的一套货币,共有1角、2角、5角、1元、2元、5元、10元、50元、100元9种面额。 TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性,具有以下更新: 1、使用 Keras 轻松构建模型 2、在任意平台上实现稳健模型部署 3、为研究提供强大的实验工具 4、简化 API 接口,删掉多余的和重复的 API

实时奖金

社交网站消息内容分类

社交网站消息内容分类

可报名

奖金池 ¥ 2,500

此数据集包含超过10000条社交平台Twitter上的推文,其中包括对一些'着火'、'隔离'、'混乱'等关键词的搜索,判断推文内容是否涉及灾难性的事件(这里排除对一些文字、电影评论或者非灾难事件等开玩笑的内容)。

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

可报名

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。

实时奖金

用户商场评价情感分析

用户商场评价情感分析

可报名

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

可报名

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。

实时奖金

UrbanSound8K-城市音频分类

UrbanSound8K-城市音频分类

可报名

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。

实时奖金

农作物病虫害检测

农作物病虫害检测

可报名

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。

实时奖金

细胞图像分类-疟疾病诊断

细胞图像分类-疟疾病诊断

可报名

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。

实时奖金

中文阅读理解练习赛

中文阅读理解练习赛

可报名

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。

实时奖金

COLA 英文句子可理解性分类

COLA 英文句子可理解性分类

可报名

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。

实时奖金

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

可报名

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。

实时奖金

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

可报名

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

实时奖金

7种表情分类

7种表情分类

可报名

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。

实时奖金

今日头条新闻分类

今日头条新闻分类

可报名

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

实时奖金

5种花分类

5种花分类

可报名

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。

实时奖金

2005 VOC挑战赛

2005 VOC挑战赛

可报名

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。

实时奖金

Quora-检测两个问题是否重复

Quora-检测两个问题是否重复

可报名

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。

实时奖金

心脏病诊断预测

心脏病诊断预测

可报名

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

实时奖金

猫狗大战,开始分类一决胜负!

猫狗大战,开始分类一决胜负!

可报名

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。

实时奖金

鸢尾花识别

鸢尾花识别

可报名

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。

实时奖金

200种鸟类图像分类

200种鸟类图像分类

可报名

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

实时奖金

3981个中文文字图像识别

3981个中文文字图像识别

可报名

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)》

实时奖金

美国点评网站Yelp评价预测赛

美国点评网站Yelp评价预测赛

可报名

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

实时奖金

人脸关键点检测(五点)

人脸关键点检测(五点)

可报名

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。

实时奖金

62种交通信号标志识别

62种交通信号标志识别

可报名

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

实时奖金

SLR-手语识别挑战赛

SLR-手语识别挑战赛

可报名

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。

实时奖金

Caltech256 图像分类竞赛

Caltech256 图像分类竞赛

可报名

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。

实时奖金

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

可报名

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。

实时奖金

CIFAR100种图片分类练习赛

CIFAR100种图片分类练习赛

可报名

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。

实时奖金

101种食物分类预测竞赛

101种食物分类预测竞赛

可报名

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。

实时奖金

Speech Command 语音分类

Speech Command 语音分类

可报名

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。

实时奖金

MNIST手写数字识别练习赛

MNIST手写数字识别练习赛

可报名

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。

实时奖金

CIFAR-10 图片分类预测

CIFAR-10 图片分类预测

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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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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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