秃头识别趣味新手赛

分享给好友

报名参赛

体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

报名参赛

大赛简介

这是一个有趣的算法竞赛赛题,你可能见过的很多赛题都是对人脸进行分类识别,但是这场比赛却是一场专门对“秃头小宝贝”的分类竞赛。

Bald Classification Dataset(秃头数据集)由 Ashish Jangra 于今年 5 月发布。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。

赛事主题和数据说明

赛题描述

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。

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,可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]

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 ./data/input/BaldClassification/image/0.png
label int 标签 0

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":"./data/input/BaldClassification/image/0.png"
}

输出字段:

{
  "label":"0"
}

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:

展开

  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
  • 讨论($vue{comment_count})
超过 95分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
讨论
500字
表情
每日优质讨论奖励 20FAI
发送
每日优质讨论奖励 20FAI
删除确认
是否删除该条评论?
取消 删除
第三名

提供者:别人的公园

大神经验
batch数据为1,循环次数为233次,损失函数优化完,最终完成评分为97.95。

Scikit-learn

SVM

2020-07-16 05:07:00

大神经验
第三名

提供者:弓

大神经验
batch数据为64,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为97.8。

2020-07-13 23:26:33

大神经验
第三名

提供者:非黑即白

大神经验
batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为97.73。

2020-07-07 08:01:44

大神经验
4

提供者:吴彦祖

大神经验
batch数据为64,循环次数为4次,损失函数优化完,最终完成评分为97.73。

2020-07-15 13:56:02

大神经验
5

提供者:想吃多但不想长胖

大神经验
batch数据为64,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为97.69。

2020-07-11 03:47:32

大神经验
第一名
szs 2020-09-01 15:03:15
2020-09-01 15:03:15
97.29
第二名
朝阳东升 2020-07-23 21:08:40
2020-07-23 21:08:40
97.14
第三名
Michael Shen 2020-07-23 20:16:42
2020-07-23 20:16:42
96.96
4
约翰 2020-10-22 19:35:01
2020-10-22 19:35:01
49.18
5
吴开顺 2020-11-03 02:12:24
2020-11-03 02:12:24
49.18
6
bread 2020-08-04 12:03:12
2020-08-04 12:03:12
0
7
Armor 2020-08-17 17:30:57
2020-08-17 17:30:57
0
8
蜃気楼 2020-08-19 14:03:41
2020-08-19 14:03:41
0
9
换你温柔侧目 2020-09-03 13:39:33
2020-09-03 13:39:33
0
10
flyai会员1599007332 2020-09-03 17:41:29
2020-09-03 17:41:29
0
11
辛志超同学 2020-09-23 11:39:50
2020-09-23 11:39:50
0

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

你还没有任何提交记录喔...

使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.本地解压缩代码包文件,双击执行 flyai.exe 程序

第一次使用需要使用微信扫码登录 杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter lab 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交GPU训练"按钮,代码将自动提交到云端GPU进行训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.打开运行,输入cmd,打开终端

Win+R 输入 cmd

3.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录)

操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

flyai.exe path=xxx 可以设置自己的Python路径

flyai.exe path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

3.初始化环境登录

使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录) 操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

或使用终端

执行下列命令本地安装环境并调试

./flyai test 注意:如果出现 permission denied 错误,需使用sudo运行

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

如果使用本地IDE开发,可以自行安装 requirements.txt 中的依赖,运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !./flyai train 将代码提交到云端GPU免费训练 返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

或者在终端下使用 ./flyai train -b=32 -e=10

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

./flyai path=xxx 可以设置自己的Python路径

./flyai path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

$vue{ errorTip }

发送样例至我的邮箱

已发送

已发送成功

请查收FlyAI官方邮件查看详情 根据样例提高算法评分可以获得积分奖励 用来兑换GPU训练时长

确定

$vue{flag?'报名成功!':'参赛温馨提示'}

通过迭代赛题的样例代码提高模型准确率哦~
准确率越高,奖励越丰富!

查看样例代码

⼤神你好!当前能⼒值⽆法参加新⼿手赛

多给新手一些机会哦~

查看样例代码

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
参赛提示


申请参赛资格请扫描上方二维码联系FlyAI客服

当前赛题您未在 24小时内 报名参加
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

当前赛题您未在 48小时内 提交有效成绩
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

参加其他比赛
提交结果文件
提示:每次提交需消耗 10 FAI

仅支持上传 CSV 格式的文件

$vue{csvName}上传成功
取消 确认提交

评估成绩得分

$vue{csv_data.score}
$vue{csv_data.lable}
关闭结果

报名前需认证

请先完成个人的身份信息认证后再报名哦!

取消 前往认证
报名确认
报名参与本场比赛前请仔细阅读并勾选竞赛协议,点击确定报名即可报名成功!

参赛者须同意如下保密规则:

1.保密信息范围:平台方向参赛者披露或提供的全部信息,以及参赛者因参加本次大赛从平台方处获得、知晓所得的商业秘密和其他所有非第三方所知的信息,包括但不限于 :

(1)平台方提供的图片、语音、数据、代码等;

(2)平台方从第三方处获得但应承担保密义务的数据、信息;

(3)其他通常不为平台方以外的人所知晓、未在公共领域被正式公开的数据、信息;

2.参赛者保证仅按照平台方的指定要求在指定区域及系统内使用保密信息于参赛的合理目的使用,参赛者不得以不符合平台方要求的方式获取、使用保密信息,不得以任何形式向任何第三方泄露、披露、传播、出售、转让或用于任何商业用途及其用途等。

3.参赛者认可上述所有信息为平台方的保密信息,参赛者同意对平台方的上述保密信息严格保密,并采取所有必要的保密措施,不得向公众披露此等保密信息或向第三方披露此等保密信息。

4.参赛者承诺不发表对平台方及大赛举办等的任何不利言论,并不会在任何场合以及向任何媒体、网络等途径发表或泄露参赛者在参加大赛过程中知晓的保密信息、商业秘密等,否则,平台方有权取消参赛者的参赛资格、获得奖金等,且参赛者应对平台方造成的全部损失进行赔偿。

5.参赛者同意平台方有权随时对参赛者是否存在违约进行审查,参赛者未经授权而进行保密信息的使用或披露都将给平台方造成的损失和侵害,除所有法定的赔偿外,平台方将有权基于合理的判断而对任何实际或可能发生的违反保密条款的行为,向有管辖权的人民法院申请救济。参赛者应就违约行为而对平台方可能受到的全部损失、侵害,包括但不限于实际损失、可得利益和律师费用承担足额的赔偿责任。

如您不同意本协议,请不要进行任何后续操作;否则视为您已了解并完全同意本协议各项内容,本协议即在您和FlyAI之间产生法律效力。

滑动下拉阅读保密规则并勾选同意《FlyAI竞赛参赛协议》
确定报名
确定报名