脸部年龄判断

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体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

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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,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
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:

展开

  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
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

提供者:YY

暂未公开
batch数据为30,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为71.06。

2019-07-28 19:59:57

798.00

暂未公开
第三名

提供者:小林子

大神经验
batch数据为64,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为70.14。

2019-09-13 22:50:22

4.50

大神经验
第三名

提供者:CrazySummerday

大神经验
batch数据为100,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为68.3。

2019-09-25 07:34:25

大神经验
4

提供者:探索之路

大神经验
batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为67.13。

2019-09-09 14:54:33

大神经验
5

提供者:Hawk

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为66.56。

2019-07-31 20:41:05

暂未公开
6

提供者:Whisney`逸文

大神经验
batch数据为60,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为66.31。

2019-08-09 10:14:50

大神经验
7

提供者:丶人狠话不多

大神经验
batch数据为64,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为65.85。

2019-08-04 16:49:07

大神经验
8

提供者:KASO

暂未公开
batch数据为100,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为65.8。

2019-08-15 10:48:46

暂未公开
9

提供者:善假于物

暂未公开
batch数据为48,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为65.75。

2019-08-04 09:20:07

暂未公开
10

提供者:青春猪头少年

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为65.59。

2019-08-19 02:51:59

暂未公开
11

提供者:skr skr skr

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为65.59。

2019-08-22 11:23:37

暂未公开
12

提供者:Akatsuki

暂未公开
batch数据为16,循环次数为22次,损失函数优化完,最终完成评分为65.39。

Keras

VGG19

2019-08-17 20:37:55

暂未公开
13

提供者:HelloWor1d

暂未公开
batch数据为32,循环次数为123次,损失函数优化完,最终完成评分为64.98。

2019-09-02 22:35:18

暂未公开
14

提供者:ON-looker

暂未公开
batch数据为16,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为64.88。

2019-09-13 14:25:41

暂未公开
15

提供者:sakuranew

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.83。

2019-07-03 15:36:14

暂未公开
16

提供者:福大小渣妹

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.83。

2019-07-22 17:00:01

暂未公开
17

提供者:malena

暂未公开
batch数据为180,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为64.62。

2019-07-03 16:49:20

暂未公开
18

提供者:就是很任性

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为64.52。

Keras

Resnet50

2019-08-31 20:54:41

暂未公开
19

提供者:Winteriscoming

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为64.42。

2019-07-03 20:28:22

暂未公开
20

提供者:zhr

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.96。

2019-07-03 16:46:41

暂未公开
21

提供者:上山打老鼠

暂未公开
batch数据为128,循环次数为120次,损失函数优化完,最终完成评分为63.96。

2019-09-02 23:08:23

暂未公开
22

提供者:郁晓冬

暂未公开
batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为63.91。

2019-07-17 19:11:36

暂未公开
23

提供者:莫须有の嚣张

暂未公开
batch数据为60,循环次数为121次,损失函数优化完,最终完成评分为63.91。

2019-09-27 10:40:55

暂未公开
24

提供者:宇宙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为63.85。

2019-09-02 19:03:27

暂未公开
25

提供者:我吃定了这第一

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.75。

2019-07-03 15:13:48

暂未公开
26

提供者:无......有

暂未公开
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63.5。

2019-07-20 12:42:43

暂未公开
27

提供者:keeper

暂未公开
batch数据为32,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为63.34。

2019-08-11 16:42:53

暂未公开
28

提供者:gboy

暂未公开
batch数据为30,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为63.14。

2019-07-03 17:45:28

暂未公开
29

提供者:linlh

暂未公开
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62.99。

2019-07-05 03:47:24

暂未公开
30

提供者:yahiko

暂未公开
batch数据为32,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为62.93。

Keras

NASNet_large

2019-09-02 16:20:30

暂未公开
31

提供者:Jermmy

暂未公开
batch数据为48,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为62.93。

2019-09-17 06:09:30

暂未公开
32

提供者:★八百标兵奔北坡

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为62.47。

2019-08-18 02:21:34

暂未公开
33

提供者:xaioqiang

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为62.42。

2019-09-14 11:07:08

暂未公开
34

提供者:killf

暂未公开
batch数据为8,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为62.27。

paddle

CNN

2019-08-05 18:42:58

暂未公开
35

提供者:加勒比

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为62.12。

2019-07-03 19:13:40

暂未公开
36

提供者:超爱喝酸奶

暂未公开
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61.71。

2019-09-14 10:33:59

暂未公开
37

提供者:sloan

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为61.4。

2019-07-10 15:40:37

暂未公开
38

提供者:天涯·明月·刀

暂未公开
batch数据为1,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为61.09。

2019-07-06 06:04:51

暂未公开
39

提供者:isaiah

暂未公开
batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为60.84。

MXNet

CNN

2019-07-17 02:10:22

暂未公开
40

提供者:忘忧草892

暂未公开
batch数据为4,循环次数为39次,损失函数优化完,最终完成评分为60.58。

2019-10-08 11:06:16

暂未公开
41

提供者:人间正道是沧桑

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为60.38。

2019-07-04 02:22:29

暂未公开
42

提供者:交差墒

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为59.97。

PyTorch

冲呀为了零花钱

2019-07-03 17:51:01

暂未公开
43

提供者:顺然

暂未公开
batch数据为128,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为59.1。

2019-09-25 14:03:00

暂未公开
44

提供者:ε

暂未公开
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59。

2019-07-03 23:11:41

暂未公开
45

提供者:Levi

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为58.9。

2019-09-20 23:24:42

暂未公开
46

提供者:佩奇

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为58.84。

2019-09-27 06:46:49

暂未公开
47

提供者:Mr.Fire

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为58.28。

2019-07-04 00:19:20

暂未公开
48

提供者:三两

暂未公开
batch数据为32,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为57.87。

2019-09-17 18:12:28

暂未公开
49

提供者:陌上

暂未公开
batch数据为50,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为57.77。

2019-08-24 03:54:27

暂未公开
50

提供者:祥祥

暂未公开
batch数据为200,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为57.67。

2019-08-31 13:05:17

暂未公开
51

提供者:AiFool

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为57.62。

2019-07-03 20:33:57

暂未公开
52

提供者:cv1557321940

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为57.46。

2019-08-06 08:57:44

暂未公开
53

提供者:ChangeBio

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为56.9。

2019-07-09 01:27:25

暂未公开
54

提供者:会飞的猪

暂未公开
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56.9。

2019-09-18 09:40:45

暂未公开
55

提供者:clare

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为55.98。

2019-07-04 01:12:25

暂未公开
56

提供者:SeeU

暂未公开
batch数据为128,循环次数为5001次,损失函数优化完,最终完成评分为55.83。

2019-07-20 23:19:17

暂未公开
57

提供者:代码搬运工

暂未公开
batch数据为100,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.67。

PyTorch

VGGNet

2019-08-31 16:46:02

暂未公开
58

提供者:hahastrong

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.57。

2019-08-04 01:11:06

暂未公开
59

提供者:cnn

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为55.01。

2019-07-07 23:58:20

暂未公开
60

提供者:qck15570179927

暂未公开
batch数据为48,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.86。

2019-08-28 07:43:59

暂未公开
61

提供者:法想的熟成不个有

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.65。

2019-08-14 09:35:46

暂未公开
62

提供者:默笑-苗

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.45。

2019-07-04 23:07:45

暂未公开
63

提供者:不二臣

暂未公开
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54.45。

2019-09-21 20:02:12

暂未公开
64

提供者:麦小杨

暂未公开
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54.4。

2019-07-04 12:23:28

暂未公开
65

提供者:张潮

暂未公开
batch数据为125,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为54.35。

2019-07-20 23:20:53

暂未公开
66

提供者:陈均泳

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为54.29。

2019-08-10 23:26:11

暂未公开
67

提供者:cyf

暂未公开
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53.83。

2019-09-07 10:45:40

暂未公开
68

提供者:风儿吹过

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为53.32。

2019-08-06 04:03:08

暂未公开
69

提供者:纶巾

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为52.61。

2019-07-03 14:41:54

暂未公开
70

提供者:沧海一声切克闹

暂未公开
batch数据为50,循环次数为55次,损失函数优化完,最终完成评分为52.61。

2019-10-01 12:17:05

暂未公开
71

提供者:痴于未知

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.94。

2019-07-10 18:25:15

暂未公开
72

提供者:Joshua

暂未公开
batch数据为500,循环次数为3200次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-07-03 12:53:30

暂未公开
73

提供者:cftang

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-07-03 16:02:11

暂未公开
74

提供者:曾许诺

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.89。

2019-08-04 19:06:32

暂未公开
75

提供者:machinelearning小学生

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为51.43。

2019-07-04 00:42:48

暂未公开
76

提供者:June_Z

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为51.43。

2019-09-06 09:53:58

暂未公开
77

提供者:谢宇笙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为51.23。

2019-09-11 08:06:50

暂未公开
78

提供者:怎么又错了

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为51.02。

2019-08-10 05:06:17

暂未公开
79

提供者:sw2009

暂未公开
batch数据为64,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为50.92。

2019-08-24 08:48:38

暂未公开
80

提供者:Scarlatti

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为50.61。

2019-07-03 17:20:53

暂未公开
81

提供者:北部湾的落日

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为50.46。

2019-07-15 18:44:44

暂未公开
82

提供者:WF

暂未公开
batch数据为128,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为50.41。

2019-07-05 04:29:03

暂未公开
83

提供者:鹦武鸟

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1600次,损失函数优化完,最终完成评分为49.23。

2019-07-05 16:45:37

暂未公开
84

提供者:Leong_Logan

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为49.18。

2019-09-02 17:52:59

暂未公开
85

提供者:阶跃函数

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为48.72。

2019-07-10 20:14:51

暂未公开
86

提供者:likeBBBrest

暂未公开
batch数据为50,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为47.9。

2019-10-02 23:39:24

暂未公开
87

提供者:好吧不好吧你都用

暂未公开
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46.78。

2019-09-24 17:43:35

暂未公开
88

提供者:丨风灬起

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为44.17。

2019-08-04 15:43:58

暂未公开
89

提供者:习习

暂未公开
batch数据为32,循环次数为90次,损失函数优化完,最终完成评分为44.17。

2019-08-09 21:53:07

暂未公开
90

提供者:打怪升级

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为43.35。

2019-08-23 11:00:58

暂未公开
91

提供者:哇咔咔

暂未公开
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41.62。

2019-09-03 19:24:26

暂未公开
92

提供者:坏人

暂未公开
batch数据为64,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为41.46。

2019-08-06 11:12:15

暂未公开
93

提供者:zpc

暂未公开
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40.18。

2019-09-21 12:30:49

暂未公开
94

提供者:leon_wu

暂未公开
batch数据为32,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为39.83。

2019-09-07 14:38:53

暂未公开
95

提供者:Koi

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为35.84。

2019-09-16 23:25:55

暂未公开
96

提供者:未过及格线

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为34.71。

2019-08-14 22:42:43

暂未公开
97

提供者:大公鸡过马路

暂未公开
batch数据为256,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为34.61。

2019-07-18 01:58:32

暂未公开
98

提供者:Nannn

暂未公开
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33.79。

2019-09-17 08:56:29

暂未公开
99

提供者:不懂取什么名字

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为32.72。

2019-08-14 02:42:05

暂未公开
100

提供者:道长的道

暂未公开
batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为32.67。

2019-07-04 19:19:15

暂未公开
101

提供者:Devin

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为32.31。

2019-07-06 12:46:21

暂未公开
102

提供者:薛会

暂未公开
batch数据为30,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为31.9。

2019-08-11 21:51:00

暂未公开
103

提供者:Xin Yao

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.78。

2019-07-09 02:20:50

暂未公开
104

提供者:kaven

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-03 19:45:37

暂未公开
105

提供者:cgangee

暂未公开
batch数据为32,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-05 02:45:25

暂未公开
106

提供者:begins

暂未公开
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2019-07-05 14:03:05

暂未公开
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提供者:huybery

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-05 14:14:42

暂未公开
108

提供者:fly2sky

暂未公开
batch数据为16,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-06 02:12:10

暂未公开
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提供者:这是个问题

暂未公开
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2019-07-07 00:29:10

暂未公开
110

提供者:飞飞开始写代码

暂未公开
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2019-07-09 21:36:54

暂未公开
111

提供者:yurisa1

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-09 23:20:03

暂未公开
112

提供者:朱润松

暂未公开
batch数据为32,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-16 07:03:04

暂未公开
113

提供者:瞻彼淇奥

暂未公开
batch数据为32,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-07-16 16:35:45

暂未公开
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提供者:Skip2my lou

暂未公开
batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-05 18:35:40

暂未公开
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提供者:杨杨杨

暂未公开
batch数据为128,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-06 20:32:23

暂未公开
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提供者:A quiet

暂未公开
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2019-08-07 15:03:06

暂未公开
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提供者:呜啦啦啦

暂未公开
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2019-08-08 20:44:16

暂未公开
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提供者:嘟嘟1565240581

暂未公开
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2019-08-09 20:42:23

暂未公开
119

提供者:山山而川

暂未公开
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2019-08-20 03:04:01

暂未公开
120

提供者:王润哲

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-08-21 11:38:21

暂未公开
121

提供者:富强民主文明和谐

暂未公开
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2019-08-22 18:03:56

暂未公开
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提供者:Tk more tk less

暂未公开
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2019-08-31 01:51:33

暂未公开
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提供者:ii

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-09-01 19:09:48

暂未公开
124

提供者:田心在路上

暂未公开
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30.73。

2019-09-04 12:33:35

暂未公开
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提供者:微风

暂未公开
batch数据为1,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-09-05 17:03:08

暂未公开
126

提供者:a554142589

暂未公开
batch数据为2,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为30.73。

2019-10-11 12:45:46

暂未公开
127

提供者:做自己的唯一

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为14.93。

2019-07-31 20:12:47

暂未公开
128

提供者:zxq

暂未公开
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11.2。

2019-08-02 01:59:19

暂未公开
129

提供者:Aragon

暂未公开
batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为6.75。

2019-08-03 18:26:35

暂未公开
130

提供者:czj520

暂未公开
batch数据为50,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

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
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第二名
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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
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Tk more tk less 2019-11-11 15:15:52
2019-11-11 15:15:52
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Tiernos 2020-03-12 23:49:55
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hajohn 2019-10-15 12:05:52
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繁星 2019-10-19 11:00:08
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sudoku 2019-10-19 22:30:48
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Walker1571734626 2019-10-22 17:02:37
2019-10-22 17:02:37
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六个骨头 2019-10-23 15:23:46
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濯君 2019-10-25 20:02:51
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C 2019-10-27 20:59:23
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Hello 2019-10-31 23:31:41
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做着英雄梦的路人甲 2019-11-01 11:05:18
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第五轻柔 2019-11-01 16:08:49
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乐呵的太阳 2019-11-02 17:19:07
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Chiral 2019-11-05 22:20:53
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LukaDoncic 2019-11-07 23:15:09
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2019-11-10 12:00:37
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2019-11-16 22:06:26
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    2019-11-18 22:52:04
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丁丁虫 2019-11-19 14:40:03
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WenhuaL 2019-11-19 15:14:40
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张先生-您好 2019-11-21 14:35:59
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51.94
38
Mr.one 2019-11-21 17:08:53
2019-11-21 17:08:53
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2019-11-24 15:26:54
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Einsteinpcm 2019-11-26 18:17:48
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Hollens 2019-11-29 13:00:07
2019-11-29 13:00:07
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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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渣喵 2019-12-23 11:10:37
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cvyang 2019-12-27 16:50:27
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言名 2019-12-27 17:00:37
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gczyjbr 2019-12-31 18:54:46
2019-12-31 18:54:46
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晚安傻蛋 2020-01-02 19:18:44
2020-01-02 19:18:44
51.94
51
  2020-01-04 17:17:19
2020-01-04 17:17:19
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芒果母 2020-01-20 20:23:10
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val_acc=100 2020-02-15 14:19:48
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51.94
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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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56
当年拚却醉颜红 2020-02-25 13:36:37
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51.94
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flyai会员1582794860 2020-02-27 21:51:29
2020-02-27 21:51:29
51.94
58
陌上叁仟 2020-03-02 20:37:09
2020-03-02 20:37:09
51.94
59
idea1566464646 2020-03-05 22:35:06
2020-03-05 22:35:06
51.94
60
2020-03-24 13:16:42
2020-03-24 13:16:42
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时光非礼了梦想 2020-02-07 13:01:55
2020-02-07 13:01:55
47.85
62
Ltt 2020-03-06 11:26:45
2020-03-06 11:26:45
36.4
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迟到的幸运儿 2019-10-15 13:55:11
2019-10-15 13:55:11
30.73
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时光的模样~ 2019-10-21 15:56:04
2019-10-21 15:56:04
30.73
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福星高照 2020-02-28 23:30:08
2020-02-28 23:30:08
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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

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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。

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