升级版MNIST手写数字识别练习赛

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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

Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。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

FashionMNIST

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 图片的相对路径
name int 不为空 图片上对应的服装
label float 大于等于 0, 小于等于 9 图片的标注标签

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 90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:cnn

大神经验
batch数据为100,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为92.64。

2019-06-18 15:40:41

大神经验
第三名

提供者:大佬们带带我

大神经验
batch数据为1024,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为92.36。

2019-06-21 20:39:58

大神经验
第三名

提供者:sw2009

大神经验
batch数据为512,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.94。

2019-05-25 10:39:33

大神经验
4

提供者:脸红的思春期

大神经验
batch数据为256,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.89。

2019-07-10 12:18:18

大神经验
5

提供者:y轴

大神经验
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90.68。

2019-06-09 12:54:35

大神经验
6

提供者:火炎焱燚

大神经验
batch数据为32,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.63。

2019-04-15 13:07:27

大神经验
7

提供者:kongd

大神经验
batch数据为64,循环次数为9000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.16。

2019-04-02 23:31:35

10.00

大神经验
8

提供者:Winteriscoming

暂未公开
batch数据为256,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.89。

2019-04-02 21:59:51

10.00

暂未公开
9

提供者:anticlockwise

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89.06。

2019-08-06 21:35:35

暂未公开
10

提供者:LALALALALALA

暂未公开
batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.9。

2019-03-29 23:23:51

10.00

暂未公开
11

提供者:fly

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88.68。

2019-03-19 11:18:32

10.00

暂未公开
12

提供者:亚豪

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88.5。

2019-05-26 14:27:20

暂未公开
13

提供者:YyyY

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88.05。

2019-05-12 18:05:10

暂未公开
14

提供者:hahlw

暂未公开
batch数据为100,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为87.97。

2019-06-21 17:16:45

暂未公开
15

提供者:Blueyee

暂未公开
batch数据为64,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.49。

2019-06-06 12:11:17

暂未公开
16

提供者:啸

暂未公开
batch数据为256,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.99。

2019-07-08 17:08:29

暂未公开
17

提供者:DDBG

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85.94。

2019-03-19 17:30:08

10.00

暂未公开
18

提供者:做自己的唯一

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85.69。

2019-08-01 20:22:56

暂未公开
19

提供者:凡士林

暂未公开
batch数据为32,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.04。

2019-03-18 13:35:41

10.00

暂未公开
20

提供者:Hnecl

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84.55。

2019-03-26 13:20:01

10.00

暂未公开
21

提供者:笑尘

暂未公开
batch数据为256,循环次数为400次,损失函数优化完,最终完成评分为84.18。

2019-03-18 22:04:45

暂未公开
22

提供者:春眠不觉晓

暂未公开
batch数据为500,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为84.16。

2019-07-13 10:48:22

暂未公开
23

提供者:你猜猜我是谁

暂未公开
batch数据为50,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为79.01。

2019-03-19 16:15:59

暂未公开
24

提供者:ChangeBio

暂未公开
batch数据为32,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为78.08。

PyTorch

DenseNet121

2019-04-26 23:15:35

暂未公开
25

提供者:风雨兼程

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77.01。

2019-03-17 19:53:42

10.00

暂未公开
26

提供者:ON-looker

暂未公开
batch数据为10,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为75.97。

2019-06-12 20:12:36

暂未公开
27

提供者:第五轻柔

暂未公开
batch数据为256,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为68.77。

2019-07-22 17:55:02

暂未公开
28

提供者:五月^V^

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58.15。

2019-04-02 10:16:17

10.00

暂未公开
29

提供者:matthew

暂未公开
batch数据为256,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为52.76。

2019-03-27 22:30:29

10.00

暂未公开
30

提供者:天天向上

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44.66。

2019-03-30 20:41:05

10.00

暂未公开
31

提供者:木木

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42.91。

2019-03-16 22:00:11

10.00

暂未公开
32

提供者:就是很任性

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35.27。

2019-03-30 16:26:07

10.00

暂未公开
33

提供者:海夜

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31.64。

2019-03-17 15:18:00

暂未公开
第一名
chenfengshf 2019-08-31 13:13:12
2019-08-31 13:13:12
92.59
第二名
超人二号 2019-08-12 21:51:59
2019-08-12 21:51:59
91.82
第三名
流年相摧 2019-10-21 21:24:09
2019-10-21 21:24:09
91.76
4
路人甲 2020-02-21 21:25:29
2020-02-21 21:25:29
91.46
5
xxxx 2019-08-17 03:03:44
2019-08-17 03:03:44
91.26
6
skyfish 2019-09-03 10:09:57
2019-09-03 10:09:57
90.6
7
啤酒饮料矿泉水花生瓜子八宝粥 2019-11-20 20:30:08
2019-11-20 20:30:08
90.36
8
Tchao 2019-09-12 04:27:55
2019-09-12 04:27:55
90.01
9
呜啦啦啦 2019-08-10 08:43:13
2019-08-10 08:43:13
89.85
10
赖子 2019-10-24 12:09:23
2019-10-24 12:09:23
88.96
11
Bright 2019-09-02 16:27:23
2019-09-02 16:27:23
88.66
12
likeBBBrest 2019-09-23 17:57:36
2019-09-23 17:57:36
87.86
13
Tk more tk less 2019-08-23 11:15:24
2019-08-23 11:15:24
87.25
14
zozo 2019-11-13 12:45:12
2019-11-13 12:45:12
86.86
15
王鹏1572336692 2020-03-18 18:36:12
2020-03-18 18:36:12
86.28
16
嘻嘻嘻哈哈 2019-10-31 03:18:31
2019-10-31 03:18:31
85.64
17
MST 2019-12-05 19:10:57
2019-12-05 19:10:57
85.16
18
niu 2019-11-05 15:04:16
2019-11-05 15:04:16
84.54
19
dx9527 2019-08-09 11:09:08
2019-08-09 11:09:08
84.24
20
大山1563190752 2020-02-18 10:46:12
2020-02-18 10:46:12
83.42
21
样例基线 2019-08-30 17:52:35
2019-08-30 17:52:35
82.39
22
Edward1585020154 2020-03-27 14:30:59
2020-03-27 14:30:59
81.85
23
gege 2019-08-23 12:39:25
2019-08-23 12:39:25
78.89
24
五个橘子。 2019-08-13 12:49:53
2019-08-13 12:49:53
62.43
25
々烟尽あ浮华々 2020-02-23 00:00:43
2020-02-23 00:00:43
49.97
26
fong 2019-08-23 00:22:21
2019-08-23 00:22:21
45.52
27
叶骞 2019-12-05 22:14:40
2019-12-05 22:14:40
42.91
28
Jelly1567735657 2019-12-25 11:30:29
2019-12-25 11:30:29
42.91
29
gczyjbr 2019-12-31 19:51:26
2019-12-31 19:51:26
42.91
30
Z.Y.Wei 2020-01-02 19:55:02
2020-01-02 19:55:02
42.91
31
变向怪杰 2020-02-27 16:50:48
2020-02-27 16:50:48
42.91
32
WhiteCrow5 2020-03-16 13:18:14
2020-03-16 13:18:14
42.91
33
flyai会员1585227606 2020-03-26 21:27:06
2020-03-26 21:27:06
42.91
34
。。。zjl 2019-08-14 20:05:53
2019-08-14 20:05:53
36.74
35
0o0 2019-08-17 09:57:23
2019-08-17 09:57:23
29.82
36
tzone 2019-08-17 13:24:41
2019-08-17 13:24:41
29.82
37
立交桥 2019-08-19 19:31:31
2019-08-19 19:31:31
29.82
38
Simon1566224789 2019-08-19 22:38:13
2019-08-19 22:38:13
29.82
39
田心在路上 2019-08-28 16:53:53
2019-08-28 16:53:53
29.82
40
Zuolong 2019-09-01 13:43:44
2019-09-01 13:43:44
29.82
41
Mengcius 2019-09-04 09:08:34
2019-09-04 09:08:34
29.82
42
Start 2019-09-04 20:09:59
2019-09-04 20:09:59
29.82
43
111 2019-09-07 20:34:09
2019-09-07 20:34:09
29.82
44
张宗宇 2019-09-09 11:24:59
2019-09-09 11:24:59
29.82
45
莫君生 2019-09-10 09:44:10
2019-09-10 09:44:10
29.82
46
钱晋 2019-09-26 23:45:33
2019-09-26 23:45:33
29.82
47
田纳尔多1556887204 2019-10-02 14:34:57
2019-10-02 14:34:57
29.82
48
罗志鹏1570462175 2019-10-07 23:37:28
2019-10-07 23:37:28
29.82
49
tartarus 2019-10-13 18:51:47
2019-10-13 18:51:47
29.82
50
五岳风@2016 2019-10-14 22:53:08
2019-10-14 22:53:08
29.82
51
宇1572748632 2019-11-03 13:32:19
2019-11-03 13:32:19
29.82
52
b6462 2019-11-13 16:10:05
2019-11-13 16:10:05
29.82
53
Boyce Avenue 2019-11-14 23:59:22
2019-11-14 23:59:22
29.82
54
章鑫 2019-11-15 10:27:58
2019-11-15 10:27:58
29.82
55
小晓陈 2019-08-18 22:02:42
2019-08-18 22:02:42
18.11
56
努力学习 2019-08-14 23:40:49
2019-08-14 23:40:49
14.11

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

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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

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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

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(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。

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