心理卡牌目标检测算法赛

分享给好友

2020-12-24 12:00:00
开始提交

2021-01-28 12:00:00
最终提交结束

自由训练

11,000元奖金+V100GPU资源+证书
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~

报名参赛

下载当前代码

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

将文件拖拽至此处或点击此处选择文件

$vue{complete < 99 ? '上传中' : '上传完成'} $vue{complete}

$vue{fileName}
线上GPU运行环境:
FlyAl推荐如下配置,如有问题可手动添加或修改!

GPU环境

深度学习框架

其它依赖

提交
提交

提交确认

设置好参数后点击“确定“发布GPU训练任务

EPOCHS

BATCH SIZE

绑定你的微信账号

用于本地环境登录和实时接收训练通知

打开微信,使用扫一扫功能分享给好友

绑定你的微信账号

用于本地环境登录和实时接收训练通知

温馨提示

$vue{csv_msg}

知道了
提交结果文件

$vue{csvName == '' ? '仅支持上传 CSV 格式的文件' : csvName+' 上传中...'}

$vue{csvName}上传成功
取消 确认提交

提交成功

系统正在测评您的结果文件,

您可通过右侧【我的提交-查看记录详情】进行查看

知道了
  • 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

“心理卡牌目标检测算法赛”由测测星座与趣鸭心理联合发起的线上竞赛项目。2020年新冠肺炎疫情打破了我们平静的生活,影响了我们的身体健康和精神健康。在国家发布的《“健康中国2030”规划纲要》中也提到,要加大全民心理健康科普宣传力度,提升心理健康素养。

“AI+”的科技创新背景下,在心理方向探索更多的AI落地场景是时代所需,本次比赛要求参赛者建立精准的预测模型,推动“AI心理”的产业落地,提升全民心理健康素养,培育良好社会心态。

参赛须知

报名时间

2020-12-24 12:00:00 - 2021-01-16 12:00:00

初赛开始结束时间

2020-12-24 12:00:00-2021-01-28 12:00:00

组队时间

2020-12-24 12:00:00-2021-01-16 12:00:00

创建、加入团队需在规定组队时间内完成,超过规定组队时间无法创建/加入/解散团队。团队已经创建/加入其他团队后,将不支持解散。如特殊原因团队解散,请联系FlyAI小助手进行解散申述

初赛成绩综合评审时间

2021-01-28-2021-02-01

大赛组委会将完成精度和速度综合评审工作并在网站展示【初赛综合排行榜】成绩,并于29日下午前通知【初赛综合排行榜】前 10 支队伍进行线上答辩。

决赛答辩时间

2021-02-01-2021-02-01

具体答辩时间由官方另行通知。初赛综合成绩优胜的选手进入线上答辩环节,采取网上远程答辩。形式包括PPT、视频等进行展示,由评委进行提问、打分,决定最终排名。

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)
一等奖 1队 5,000元(税前)+1000分钟云端GPU时长+电子证书
二等奖 2队 每队 2,000元(税前)+500分钟云端GPU时长+电子证书
三等奖 2队 每队 1,000元(税前)+500分钟云端GPU时长+电子证书
优胜奖 上榜队伍 电子证书(联系FlyAI小助手)

奖励获取要求:

  • 选取【初赛综合排行榜】前10支队伍进行线上答辩
  • 根据初赛综合得分与答辩得分加权成绩评选最终一、二、三等奖的获得者
  • 若有团队主动弃赛,晋级名次顺延,公布替补名单及补位顺序
  • 若有主动放弃答辩,则视为答辩得分为0分

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 images/0.jpg
label str 标签 I
xmin int bbox对应的xmin 696
ymin int bbox对应的ymin 384
xmax int bbox对应的xmax 1474
ymax int bbox对应的ymax 1155

本次比赛需检测的目标为心理卡牌图案,卡牌图案的名称分别以罗马数字“I”“II”“III”...“XXIV”进行展示,总计为24类;

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": "images\/0.jpg"
}

输出字段:

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

评审指标说明

    排行榜精度评估说明

  • 初赛阶段的评审采用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
  • 对于任意一IOU阈值,其对应的mAP计算公式如下:
  • p(r) 为当召回率(recall)为r时,检测结果的准确率(precision)
  • mAP指标的基本介绍
  • AP (Average Precision) 的计算方式采用 PASCAL VOC 2010年之后的版本,关于该版本的mAP细节和原理参考The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge
  • 测评指标的关键参数为IOU 阈值:0.5 + 0.05*i (i = 0,1,2...9)
  • 单张图像中最多检测框的数量为80。
  • 初赛排行榜排名顺序按照精度排名为主要排名,若精度成绩相同,则运行速度较小的成绩排名靠前。
  • 初赛综合评估说明

  • 初赛综合得分计算规则:
  • 超过 90 分且模型运算速度不超过1000s的成绩参与综合得分计算,未符合条件者不参与综合排名计算
  • 0.5*精度排名得分+0.5*速度排名得分
  • 根据初赛排行榜前15名合格参赛队伍,按照精度排名和速度排名加权计算初赛综合成绩,综合成绩前10名进入答辩环节。例如,精度排名第一名得分为100分,第二名为99分,第三名为98分...以此类推;速度排名第一名得分为100分,第二名为99分,第三名为98分...以此类推
  • 线上答辩评审说明

  • 答辩环节主要考察模型方案本身的创新和应用价值以及选手综合能力, 先由评委根据各个项目进行打分,然后进行排名,最后计算答辩排名得分。
  • 答辩排名得分计算规则:
  • 排名得分计算方式:第一名 100 分,依次往后每相差一个排名减 1 分
  • 例如,答辩第一名得分为100分,第二名为99分,第三名为98分,...以此类推
  • 总成绩计算规则

  • 0.7 * 初赛综合得分 + 0.3 * 答辩排名得分

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 90 分的成绩且模型运算速度不超过1000s的成绩将在24小时内展示

暂无排行喔~不要急,马上就会有

讨论
500字
表情
发送
删除确认
是否删除该条评论?
取消 删除
$vue{item.user_name}

$vue{item.title} $vue{item.title}

$vue{items}
$vue{item.like_count}
$vue{item.comment_counts}
$vue{item.comment_counts}
阅读 $vue{item.views}

这里还没有内容哦

挑战者大赛 官方交流群

我的记录

你还没有任何提交记录喔...

  • 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?

下载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。