脸部年龄判断

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2019-08-02 15:00:00
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2019-09-01 15:00:00
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  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

本数据集为脸龄判断数据集,共包含9779张不同人种的人类个体面部图片,个体年龄分布为1岁到110岁之间,共99个类别。为简化问题,将每10岁划为一个区间,使类别缩小到10类。

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

FacialAgeTenClass

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
image_path string 不为空 图片路径
label int 大于等于 0, 小于等于 9 年龄类别

参考文献:

[1]

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: label,

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:
超过 65分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

YY

暂未公开
batch数据为30,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为71.06。

2019-07-28 19:59:57

798.00

暂未公开
第三名

小林子

大神经验
batch数据为64,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为70.14。

2019-09-13 22:50:22

4.50

大神经验
第三名

龙傲天

大神经验
batch数据为100,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为68.30。

2019-09-25 07:34:25

大神经验
4

探索之路

大神经验
batch数据为128,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为67.13。

2019-09-09 14:54:33

大神经验
5

Hawk

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为66.56。

2019-07-31 20:41:05

暂未公开
6

Whisney`逸文

大神经验
batch数据为60,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为66.31。

2019-08-09 10:14:50

大神经验
7

丶人狠话不多

大神经验
batch数据为64,循环次数为2500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.85。

2019-08-04 16:49:07

大神经验
8

KASO

暂未公开
batch数据为100,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.80。

2019-08-15 10:48:46

暂未公开
9

善假于物

暂未公开
batch数据为48,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.75。

2019-08-04 09:20:07

暂未公开
10

青春猪头少年

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.59。

2019-08-19 02:51:59

暂未公开
11

skr skr skr

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.59。

2019-08-22 11:23:37

暂未公开
12

Akatsuki

暂未公开
batch数据为16,循环次数为22次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为65.39。

2019-08-17 20:37:55

暂未公开
13

HelloWor1d

暂未公开
batch数据为32,循环次数为123次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.98。

2019-09-02 22:35:18

暂未公开
14

ON-looker

暂未公开
batch数据为16,循环次数为4000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.88。

2019-09-13 14:25:41

暂未公开
15

sakuranew

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.83。

2019-07-03 15:36:14

暂未公开
16

福大小渣妹

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.83。

2019-07-22 17:00:01

暂未公开
17

大木淡漠

暂未公开
batch数据为180,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.62。

2019-07-03 16:49:20

暂未公开
18

就是很任性

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.52。

2019-08-31 20:54:41

暂未公开
19

Winteriscoming

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为64.42。

2019-07-03 20:28:22

暂未公开
20

快来追我呀

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.96。

2019-07-03 16:46:41

暂未公开
21

上山打老鼠

暂未公开
batch数据为128,循环次数为120次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.96。

2019-09-02 23:08:23

暂未公开
22

郁晓冬

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.91。

2019-07-17 19:11:36

暂未公开
23

莫须有の嚣张

暂未公开
batch数据为60,循环次数为121次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.91。

2019-09-27 10:40:55

暂未公开
24

宇宙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.85。

2019-09-02 19:03:27

暂未公开
25

trickornot

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.75。

2019-07-03 15:13:48

暂未公开
26

无......有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.50。

2019-07-20 12:42:43

暂未公开
27

keeper

暂未公开
batch数据为32,循环次数为128次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.34。

2019-08-11 16:42:53

暂未公开
28

gboy

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为63.14。

2019-07-03 17:45:28

暂未公开
29

linlh

暂未公开
batch数据为64,循环次数为60次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.99。

2019-07-05 03:47:24

暂未公开
30

yahiko

暂未公开
batch数据为32,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.93。

2019-09-02 16:20:30

暂未公开
31

Jermmy

暂未公开
batch数据为48,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.93。

2019-09-17 06:09:30

暂未公开
32

★八百标兵奔北坡

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.47。

2019-08-18 02:21:34

暂未公开
33

xaioqiang

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.42。

2019-09-14 11:07:08

暂未公开
34

killf

暂未公开
batch数据为8,循环次数为40次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.27。

2019-08-05 18:42:58

暂未公开
35

加勒比

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为62.12。

2019-07-03 19:13:40

暂未公开
36

超爱喝酸奶

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.71。

2019-09-14 10:33:59

暂未公开
37

sloan

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.40。

2019-07-10 15:40:37

暂未公开
38

天涯·明月·刀

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为61.09。

2019-07-06 06:04:51

暂未公开
39

isaiah

暂未公开
batch数据为128,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.84。

2019-07-17 02:10:22

暂未公开
40

忘忧草892

暂未公开
batch数据为4,循环次数为39次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.58。

2019-10-08 11:06:16

暂未公开
41

人间正道是沧桑

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为60.38。

2019-07-04 02:22:29

暂未公开
42

交差墒

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.97。

2019-07-03 17:51:01

暂未公开
43

顺然

暂未公开
batch数据为128,循环次数为128次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.10。

2019-09-25 14:03:00

暂未公开
44

ε

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为59.00。

2019-07-03 23:11:41

暂未公开
45

Levi

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为58.90。

2019-09-20 23:24:42

暂未公开
46

佩奇

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为58.84。

2019-09-27 06:46:49

暂未公开
47

Mr.Fire

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为58.28。

2019-07-04 00:19:20

暂未公开
48

三两

暂未公开
batch数据为32,循环次数为6000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.87。

2019-09-17 18:12:28

暂未公开
49

陌上

暂未公开
batch数据为50,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.77。

2019-08-24 03:54:27

暂未公开
50

祥祥

暂未公开
batch数据为200,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.67。

2019-08-31 13:05:17

暂未公开
51

AiFool

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.62。

2019-07-03 20:33:57

暂未公开
52

cv1557321940

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为57.46。

2019-08-06 08:57:44

暂未公开
53

ChangeBio

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.90。

2019-07-09 01:27:25

暂未公开
54

会飞的猪

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为56.90。

2019-09-18 09:40:45

暂未公开
55

clare

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.98。

2019-07-04 01:12:25

暂未公开
56

SeeU

暂未公开
batch数据为128,循环次数为5001次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.83。

2019-07-20 23:19:17

暂未公开
57

代码搬运工

暂未公开
batch数据为100,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.67。

2019-08-31 16:46:02

暂未公开
58

hahastrong

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.57。

2019-08-04 01:11:06

暂未公开
59

cnn

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.01。

2019-07-07 23:58:20

暂未公开
60

qck15570179927

暂未公开
batch数据为48,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.86。

2019-08-28 07:43:59

暂未公开
61

法想的熟成不个有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.65。

2019-08-14 09:35:46

暂未公开
62

默笑-苗

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.45。

2019-07-04 23:07:45

暂未公开
63

不二臣

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.45。

2019-09-21 20:02:12

暂未公开
64

麦小杨

暂未公开
batch数据为64,循环次数为4次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.40。

2019-07-04 12:23:28

暂未公开
65

张潮

暂未公开
batch数据为125,循环次数为16次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.35。

2019-07-20 23:20:53

暂未公开
66

陈均泳

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为54.29。

2019-08-10 23:26:11

暂未公开
67

cyf

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为53.83。

2019-09-07 10:45:40

暂未公开
68

风儿吹过

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为53.32。

2019-08-06 04:03:08

暂未公开
69

纶巾

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为52.61。

2019-07-03 14:41:54

暂未公开
70

沧海一声切克闹

暂未公开
batch数据为50,循环次数为55次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为52.61。

2019-10-01 12:17:05

暂未公开
71

痴于未知

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.94。

2019-07-10 18:25:15

暂未公开
72

Joshua

暂未公开
batch数据为500,循环次数为3200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.89。

2019-07-03 12:53:30

暂未公开
73

cftang

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.89。

2019-07-03 16:02:11

暂未公开
74

曾许诺

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.89。

2019-08-04 19:06:32

暂未公开
75

machinelearning小学生

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.43。

2019-07-04 00:42:48

暂未公开
76

June_Z

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.43。

2019-09-06 09:53:58

暂未公开
77

xys

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.23。

2019-09-11 08:06:50

暂未公开
78

怎么又错了

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为51.02。

2019-08-10 05:06:17

暂未公开
79

sw2009

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.92。

2019-08-24 08:48:38

暂未公开
80

Scarlatti

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.61。

2019-07-03 17:20:53

暂未公开
81

北部湾的落日

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.46。

2019-07-15 18:44:44

暂未公开
82

WF

暂未公开
batch数据为128,循环次数为300次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为50.41。

2019-07-05 04:29:03

暂未公开
83

鹦武鸟

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1600次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.23。

2019-07-05 16:45:37

暂未公开
84

Leong_Logan

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为49.18。

2019-09-02 17:52:59

暂未公开
85

阶跃函数

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为48.72。

2019-07-10 20:14:51

暂未公开
86

likeBBBrest

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为47.90。

2019-10-02 23:39:24

暂未公开
87

好吧不好吧你都用

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为46.78。

2019-09-24 17:43:35

暂未公开
88

丨风灬起

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为44.17。

2019-08-04 15:43:58

暂未公开
89

习习

暂未公开
batch数据为32,循环次数为90次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为44.17。

2019-08-09 21:53:07

暂未公开
90

打怪升级

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为43.35。

2019-08-23 11:00:58

暂未公开
91

哇咔咔

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.62。

2019-09-03 19:24:26

暂未公开
92

坏人

暂未公开
batch数据为64,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为41.46。

2019-08-06 11:12:15

暂未公开
93

zpc

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为40.18。

2019-09-21 12:30:49

暂未公开
94

leon_wu

暂未公开
batch数据为32,循环次数为80次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为39.83。

2019-09-07 14:38:53

暂未公开
95

Koi

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为35.84。

2019-09-16 23:25:55

暂未公开
96

未过及格线

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为34.71。

2019-08-14 22:42:43

暂未公开
97

大公鸡过马路

暂未公开
batch数据为256,循环次数为10000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为34.61。

2019-07-18 01:58:32

暂未公开
98

Nannn

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为33.79。

2019-09-17 08:56:29

暂未公开
99

不懂取什么名字

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.72。

2019-08-14 02:42:05

暂未公开
100

道长的道

暂未公开
batch数据为32,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.67。

2019-07-04 19:19:15

暂未公开
101

Devin

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为32.31。

2019-07-06 12:46:21

暂未公开
102

薛会

暂未公开
batch数据为30,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为31.90。

2019-08-11 21:51:00

暂未公开
103

Xin Yao

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.78。

2019-07-09 02:20:50

暂未公开
104

kaven

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-03 19:45:37

暂未公开
105

cgangee

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-05 02:45:25

暂未公开
106

begins

暂未公开
batch数据为128,循环次数为800次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-05 14:03:05

暂未公开
107

huybery

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-05 14:14:42

暂未公开
108

fly2sky

暂未公开
batch数据为16,循环次数为2次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-06 02:12:10

暂未公开
109

这是个问题

暂未公开
batch数据为4,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-07 00:29:10

暂未公开
110

飞飞开始写代码

暂未公开
batch数据为128,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-09 21:36:54

暂未公开
111

yurisa1

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-09 23:20:03

暂未公开
112

朱润松

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-16 07:03:04

暂未公开
113

瞻彼淇奥

暂未公开
batch数据为32,循环次数为2000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-07-16 16:35:45

暂未公开
114

Skip2my lou

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-05 18:35:40

暂未公开
115

杨杨杨

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-06 20:32:23

暂未公开
116

A quiet

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-07 15:03:06

暂未公开
117

呜啦啦啦

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-08 20:44:16

暂未公开
118

嘟嘟1565240581

暂未公开
batch数据为128,循环次数为90次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-09 20:42:23

暂未公开
119

山山而川

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-20 03:04:01

暂未公开
120

王润哲

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-21 11:38:21

暂未公开
121

富强民主文明和谐

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-22 18:03:56

暂未公开
122

Tk more tk less

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-08-31 01:51:33

暂未公开
123

ii

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-09-01 19:09:48

暂未公开
124

田心在路上

暂未公开
batch数据为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-09-04 12:33:35

暂未公开
125

微风

暂未公开
batch数据为1,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-09-05 17:03:08

暂未公开
126

a554142589

暂未公开
batch数据为2,循环次数为128次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为30.73。

2019-10-11 12:45:46

暂未公开
127

做自己的唯一

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为14.93。

2019-07-31 20:12:47

暂未公开
128

zxq

暂未公开
batch数据为32,循环次数为50次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为11.20。

2019-08-02 01:59:19

暂未公开
129

Aragon

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为6.75。

2019-08-03 18:26:35

暂未公开
130

czj520

暂未公开
batch数据为50,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为0.00。

2019-09-02 09:58:37

暂未公开
第一名
花落的世界 2019-12-14 00:33:58
2019-12-14 00:33:58
68.76
第二名
王冠 2019-10-21 22:33:30
2019-10-21 22:33:30
68.46
第三名
对方正在输入 2019-11-24 17:02:32
2019-11-24 17:02:32
67.59
4
Tk more tk less 2019-11-11 15:15:52
2019-11-11 15:15:52
66.77
5
Tiernos 2020-03-12 23:49:55
2020-03-12 23:49:55
64.26
6
flyai会员1576757313 2019-12-22 08:56:47
2019-12-22 08:56:47
59.05
7
hajohn 2019-10-15 12:05:52
2019-10-15 12:05:52
51.94
8
繁星 2019-10-19 11:00:08
2019-10-19 11:00:08
51.94
9
yzyuan 2019-10-19 14:41:06
2019-10-19 14:41:06
51.94
10
sudoku 2019-10-19 22:30:48
2019-10-19 22:30:48
51.94
11
Walker1571734626 2019-10-22 17:02:37
2019-10-22 17:02:37
51.94
12
六个骨头 2019-10-23 15:23:46
2019-10-23 15:23:46
51.94
13
濯君 2019-10-25 20:02:51
2019-10-25 20:02:51
51.94
14
C 2019-10-27 20:59:23
2019-10-27 20:59:23
51.94
15
Kaspar.S 2019-10-29 15:34:16
2019-10-29 15:34:16
51.94
16
嘻嘻嘻哈哈 2019-10-30 11:38:18
2019-10-30 11:38:18
51.94
17
江小白 2019-10-31 15:29:34
2019-10-31 15:29:34
51.94
18
Hello 2019-10-31 23:31:41
2019-10-31 23:31:41
51.94
19
tensorflow 2019-11-01 10:19:56
2019-11-01 10:19:56
51.94
20
做着英雄梦的路人甲 2019-11-01 11:05:18
2019-11-01 11:05:18
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21
第五轻柔 2019-11-01 16:08:49
2019-11-01 16:08:49
51.94
22
乐呵的太阳 2019-11-02 17:19:07
2019-11-02 17:19:07
51.94
23
铖橙 2019-11-05 09:00:03
2019-11-05 09:00:03
51.94
24
Chiral 2019-11-05 22:20:53
2019-11-05 22:20:53
51.94
25
LukaDoncic 2019-11-07 23:15:09
2019-11-07 23:15:09
51.94
26
2019-11-10 12:00:37
2019-11-10 12:00:37
51.94
27
姬了个喵 2019-11-11 15:59:19
2019-11-11 15:59:19
51.94
28
sunshine1573469860 2019-11-11 19:07:34
2019-11-11 19:07:34
51.94
29
Salad 2019-11-11 20:05:11
2019-11-11 20:05:11
51.94
30
chengcheng 2019-11-13 14:35:57
2019-11-13 14:35:57
51.94
31
2019-11-13 21:09:59
2019-11-13 21:09:59
51.94
32
Boyce Avenue 2019-11-14 15:11:03
2019-11-14 15:11:03
51.94
33
2019-11-16 22:06:26
2019-11-16 22:06:26
51.94
34
    2019-11-18 22:52:04
2019-11-18 22:52:04
51.94
35
丁丁虫 2019-11-19 14:40:03
2019-11-19 14:40:03
51.94
36
WenhuaL 2019-11-19 15:14:40
2019-11-19 15:14:40
51.94
37
张先生-您好 2019-11-21 14:35:59
2019-11-21 14:35:59
51.94
38
Mr.one 2019-11-21 17:08:53
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Einsteinpcm 2019-11-26 18:17:48
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znce 2019-12-10 21:33:34
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W~aimumu 2019-12-19 14:57:17
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言名 2019-12-27 17:00:37
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晚安傻蛋 2020-01-02 19:18:44
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  2020-01-04 17:17:19
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val_acc=100 2020-02-15 14:19:48
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小小羊 2020-02-20 16:52:11
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ersen 2020-02-25 10:16:36
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当年拚却醉颜红 2020-02-25 13:36:37
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陌上叁仟 2020-03-02 20:37:09
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idea1566464646 2020-03-05 22:35:06
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堃堃酱 2020-04-19 21:34:17
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半夏彼岸 2020-04-22 10:46:44
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希楠 2020-05-01 10:12:23
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Benjamin 2020-05-14 14:08:10
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Sparkle 2020-05-20 04:05:44
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leekunpeng 2020-05-22 08:49:05
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时光非礼了梦想 2020-02-07 13:01:55
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Ltt 2020-03-06 11:26:45
2020-03-06 11:26:45
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2019-10-15 13:55:11
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时光的模样~ 2019-10-21 15:56:04
2019-10-21 15:56:04
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福星高照 2020-02-28 23:30:08
2020-02-28 23:30:08
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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?

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。