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Cinic-10图像分类
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报名参赛
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大赛简介
CINIC-10由CIFAR和ImageNet的图像组成。来自这些的图像不一定是相同的分布,呈现出新的挑战。CINIC-10 中共有 270,000 张图像,将这些图像平均分割为三个子集:训练集、验证集和测试集。
赛事主题和数据说明
赛题描述
通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!
数据来源
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:
字段名 | 字段类型 | 取值区间 | 字段描述 |
---|---|---|---|
image_path | string | 不为空 | 图片路径 |
name | string | 不为空 | 图像类别 |
labels | int | 大于等于 0, 小于等于 9 | 分类标签 |
输入字段: image_path,
输出字段: labels,
参考文献:
[1]CINIC-10 Is Not ImageNet or CIFAR-10
评审标准
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:
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- 竞赛排行榜
- 自由练习榜单
MXNet
ResNet56_v2
2019-09-25 07:20:15
82.01