101种食物分类预测竞赛

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剩余奖金 ¥ 3,000

立即报名

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大赛简介

该数据集包含了101个食品类别,其中包含101,000个图像。对于每个类别。注意,训练图像没有清理,因此仍然包含一些噪音。这主要是以强烈的色彩和有时错误的标签形式出现的。所有图像都重新缩放,最大边长为512像素。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

如何参赛?

  • 请在项目详情页点击【立即报名】按钮,首次需验证手机号、完善报名信息
  • 请点击本页的【资料下载】按钮,下载参赛资料并详细阅读README.md文件

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
FlyAI挑战奖 所有挑战者 奖金获取标准:30<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

备注:

  • 通过更新排行榜获取奖金,与原排行榜冠军得分差值越大,所获奖金比例越高
  • 按照所有挑战者提交作品时间先后,后台审核作品并更新到排行榜中, 【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中,但无法获取奖金
  • 奖金额度获取评判指标说明:【BOUNS】表示奖金池总额度;【Score】表示模型得分;【BU_N】表示第n位达到奖金获取标准并更新排行榜后所获得的奖金总额度
  • 提交离线训练,系统自动评判模型Score。奖金获取额度计算公式如下:

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

Food

数据描述

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 图片的相对路径
labels int 大于等于 0, 小于等于 100 图片的标注
name string 不为空 图片对应的类别

输入字段: image_path,

输出字段: labels,

参考文献:

[1]bossard_eccv14_food-101

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:

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 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、MXNet、PaddlePaddle、FastAI等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

  • 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processor.py中的数据处理。请仔细阅读右侧提交指南,使用FlyAI命令参与比赛。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。

展开

  • 竞赛排行榜
第三名

提供者:trick_or_treat

2441.00

batch数据为64,循环次数为350次,损失函数优化完,最终完成评分为83.71。

PyTorch

ResNet101

2019-03-26 16:34:29

2441.00

83.71

第三名

提供者:玄学上分

10.00

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77.95。

Keras

LeNet5

2019-03-28 04:32:21

10.00

77.95

第三名

提供者:Teenage Dream

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75.89。

Keras

LeNet5

2019-04-07 10:53:47

75.89

4

提供者:malena

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75.36。

Keras

LeNet5

2019-05-25 08:19:22

75.36

5

提供者:善假于物

10.00

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75.28。

PyTorch

ResNet101

2019-03-30 21:12:13

10.00

75.28

6

提供者:興趣使然的吃瓜少年

10.00

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73.97。

PyTorch

resnext

2019-03-29 13:38:01

10.00

73.97

7

提供者:digger

batch数据为32,循环次数为7000次,损失函数优化完,最终完成评分为72.26。

Keras

LeNet5

2019-06-20 06:45:35

72.26

8

提供者:加勒比

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71.55。

Keras

LeNet5

2019-06-11 08:10:46

71.55

9

提供者:梯度下降

11.00

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71.06。

Keras

LeNet5

2019-03-26 22:20:00

11.00

71.06

10

提供者:bestfitting

batch数据为64,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为70.26。

PyTorch

LeNet5

2019-04-23 01:31:08

70.26

11

提供者:Hlic

10.00

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68.87。

Keras

LeNet5

2019-03-26 19:06:46

10.00

68.87

12

提供者:JUSTDOIT

10.00

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62.42。

Keras

LeNet5

2019-04-06 19:26:41

10.00

62.42

13

提供者:zhr

batch数据为32,循环次数为8000次,损失函数优化完,最终完成评分为60.09。

Keras

LeNet5

2019-06-19 05:25:55

60.09

14

提供者:你猜猜我是谁

10.00

batch数据为65,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为57.16。

Keras

LeNet5

2019-03-27 12:04:09

10.00

57.16

15

提供者:mingda

10.00

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56.24。

2019-03-26 20:57:02

10.00

56.24

16

提供者:gezp

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55.87。

PyTorch

DenseNet161

2019-04-04 12:53:01

55.87

17

提供者:笑尘

170.00

batch数据为256,循环次数为497次,损失函数优化完,最终完成评分为55.53。

Keras

densenet121

2019-03-09 22:26:37

170.00

55.53

18

提供者:CSRookie

10.00

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54.53。

Keras

LeNet5

2019-03-21 01:17:07

10.00

54.53

19

提供者:cclxx

10.00

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52.89。

Keras

LeNet5

2019-03-28 21:19:37

10.00

52.89

20

提供者:火炎焱燚

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为52.54。

Keras

LeNet5

2019-04-15 12:52:57

52.54

21

提供者:()

10.00

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51.45。

Keras

inceptionv4

2019-03-29 21:22:30

10.00

51.45

22

提供者:天天向上

10.00

batch数据为128,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为48.74。

Keras

LeNet5

2019-03-29 02:54:51

10.00

48.74

23

提供者:willer

10.00

batch数据为10000,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为46.61。

Keras

LeNet5

2019-03-29 01:45:36

10.00

46.61

24

提供者:silen

10.00

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45.36。

Keras

LeNet5

2019-03-19 16:24:37

10.00

45.36

25

提供者:Joker Song

10.00

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43.6。

PyTorch

resnet18

2019-04-03 14:38:37

10.00

43.60

26

提供者:AiFool

batch数据为300,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为41.67。

Keras

LeNet5

2019-06-16 11:52:57

41.67

27

提供者:S1NH.org

10.00

batch数据为200,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为37.43。

Keras

ResNet50

2019-03-11 22:23:24

10.00

37.43

28

提供者:纶巾

batch数据为128,循环次数为8000次,损失函数优化完,最终完成评分为37.12。

Keras

LeNet5

2019-06-27 13:59:44

37.12

29

提供者:hiccup

batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为36.42。

Keras

LeNet5

2019-08-10 09:14:02

36.42

30

提供者:随逸

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34.47。

Keras

LeNet5

2019-08-12 12:38:17

34.47

31

提供者:mac

10.00

batch数据为256,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为33.42。

Keras

LeNet5

2019-03-05 22:12:21

10.00

33.42

32

提供者:探索者1553567528

10.00

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24.85。

Keras

LeNet5

2019-04-01 15:03:27

10.00

24.85

33

提供者:看你很6哦

10.00

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24.34。

Keras

LeNet5

2019-04-02 18:38:14

10.00

24.34

34

提供者:Mengcius

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为21.17。

Keras

LeNet5

2019-04-22 12:48:25

21.17

35

提供者:李小白

10.00

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20.75。

Keras

LeNet5

2019-03-22 23:35:26

10.00

20.75

36

提供者:Jackko

10.00

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20.51。

Keras

LeNet5

2019-03-18 23:57:03

10.00

20.51

37

提供者:Ant_

10.00

batch数据为32,循环次数为9000次,损失函数优化完,最终完成评分为18.09。

PyTorch

LeNet5

2019-03-28 01:54:36

10.00

18.09

38

提供者:Simplestory

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16.91。

Keras

ResNet50

2019-04-07 17:54:02

16.91

39

提供者:小五弟

batch数据为512,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.91。

Keras

LeNet5

2019-06-23 14:33:08

16.91

40

提供者:swan777

batch数据为2048,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为16.51。

Keras

LeNet5

2019-04-16 23:39:49

16.51

41

提供者:Hallo

10.00

batch数据为128,循环次数为2222次,损失函数优化完,最终完成评分为15.85。

Keras

LeNet5

2019-03-29 19:58:21

10.00

15.85

42

提供者:Ruthless Dragon

10.00

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15.43。

Keras

LeNet5

2019-03-22 08:43:25

10.00

15.43

43

提供者:L

10.00

batch数据为64,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为12.88。

Keras

Resnet-152

2019-03-24 19:27:02

10.00

12.88

44

提供者:小北

10.00

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12.58。

Keras

LeNet5

2019-03-29 21:51:47

10.00

12.58

45

提供者:阿笨哥

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12.49。

Keras

LeNet5

2019-04-04 10:51:08

12.49

46

提供者:轩1557321940

batch数据为256,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为11.66。

Keras

LeNet5

2019-08-07 21:24:26

11.66

47

提供者:BATIGOL

10.00

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10.98。

Keras

LeNet5

2019-04-01 23:16:24

10.00

10.98

48

提供者:sinh

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10.5。

Keras

LeNet5

2019-04-06 14:41:47

10.50

49

提供者:吴小白

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为10.39。

Keras

LeNet5

2019-04-13 23:02:54

10.39

50

提供者:马什么梅

10.00

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9.01。

2019-03-07 12:15:26

10.00

9.01

51

提供者:月之涯

10.00

batch数据为96,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为7.54。

Keras

LeNet5

2019-03-29 18:26:05

10.00

7.54

52

提供者:'code and paper'

10.00

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7.14。

Keras

LeNet5

2019-04-01 22:27:26

10.00

7.14

53

提供者:Hnecl

10.00

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6.33。

Keras

LeNet5

2019-03-26 22:32:06

10.00

6.33

54

提供者:yangsmile

batch数据为128,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为6.18。

PyTorch

ResNet18

2019-05-02 23:02:04

6.18

55

提供者:围生

10.00

batch数据为64,循环次数为150次,损失函数优化完,最终完成评分为5.98。

Keras

LeNet5

2019-04-02 10:04:23

10.00

5.98

56

提供者:薇

10.00

batch数据为64,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为5.66。

Keras

LeNet5

2019-03-30 14:08:31

10.00

5.66

57

提供者:k一起旅行

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5.02。

Keras

LeNet5

2019-04-02 14:22:33

5.02

58

提供者:。yhq

batch数据为100,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为4.85。

PyTorch

Capsnet

2019-04-18 17:11:39

4.85

59

提供者:CooKo1552966657

10.00

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3.79。

Keras

LeNet5

2019-03-21 21:55:34

10.00

3.79

60

提供者:pprp

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为3.54。

Keras

LeNet5

2019-07-09 23:44:14

3.54

61

提供者:圣上

10.00

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2.76。

Keras

LeNet5

2019-04-01 23:14:33

10.00

2.76

62

提供者:Zongshen

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2.67。

PyTorch

DPN92

2019-04-03 15:16:02

2.67

63

提供者:AI_lian

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为2.56。

Keras

LeNet5

2019-06-14 13:47:59

2.56

64

提供者:麦田

10.00

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2.28。

Keras

LeNet5

2019-04-02 00:16:36

10.00

2.28

65

提供者:沐阳听风

10.00

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1.68。

Keras

LeNet5

2019-03-30 10:24:38

10.00

1.68

66

提供者:第五轻柔

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1.54。

Keras

ResNet50

2019-07-17 20:11:16

1.54

67

提供者:Value_H

10.00

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1.39。

Keras

LeNet5

2019-03-19 17:21:56

10.00

1.39

68

提供者:Winteriscoming

batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为1.37。

PyTorch

LeNet5

2019-05-30 17:58:38

1.37

69

提供者:正直怪人

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1.34。

Keras

LeNet5

2019-04-18 23:48:03

1.34

70

提供者:哈哈哈哈哈哈哈

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1.22。

2019-08-17 12:02:00

1.22

71

提供者:sytv587

10.00

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1.21。

Keras

LeNet5

2019-03-15 22:02:29

10.00

1.21

72

提供者:Island

10.00

batch数据为64,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为1.17。

Keras

LeNet5

2019-03-27 22:24:19

10.00

1.17

73

提供者:風

10.00

batch数据为32,循环次数为120次,损失函数优化完,最终完成评分为1.13。

Keras

ResNext

2019-03-25 01:50:21

10.00

1.13

74

提供者:.co

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1.07。

2019-03-25 18:36:19

1.07

75

提供者:在北等你

10.00

batch数据为12,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为1.07。

Keras

LeNet5

2019-03-29 08:25:40

10.00

1.07

76

提供者:不形于色

10.00

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1.05。

Keras

LeNet5

2019-03-27 09:38:36

10.00

1.05

77

提供者:ChangeBio

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1.05。

2019-04-29 22:24:18

1.05

78

提供者:Rank

10.00

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1.01。

Keras

LeNet5

2019-03-29 09:37:17

10.00

1.01

79

提供者:宇宙

batch数据为10000,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为1.01。

Keras

LeNet5

2019-05-20 22:51:27

1.01

80

提供者:deepGreeBear

10.00

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1。

2019-03-25 02:09:07

10.00

1.00

81

提供者:cookie

10.00

batch数据为256,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为0.97。

Keras

LeNet5

2019-03-20 16:18:30

10.00

0.97

82

提供者:ON-looker

batch数据为22,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为0.97。

Keras

LeNet5

2019-07-23 02:07:50

0.97

83

提供者:Reluminia

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0.95。

Keras

LeNet5

2019-04-17 19:02:58

0.95

84

提供者:析构

10.00

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0.92。

Keras

LeNet5

2019-03-27 02:43:53

10.00

0.92

85

提供者:萌萌

10.00

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0.91。

Keras

LeNet5

2019-03-27 08:48:42

10.00

0.91

86

提供者:kongd

10.00

batch数据为64,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为0.88。

Keras

LeNet5

2019-04-02 01:58:32

10.00

0.88

87

提供者:Leong_Logan

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0.85。

Keras

LeNet5

2019-04-02 19:57:37

0.85

88

提供者:八哥

10.00

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0.79。

Keras

LeNet5

2019-03-30 18:14:04

10.00

0.79

89

提供者:侠

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。

Keras

LeNet5

2019-06-11 16:52:31

0.00

90

提供者:交差墒

batch数据为512,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为。

PyTorch

LeNet5

2019-06-26 00:41:29

0.00

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训练记录

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使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux
1. 下载项目并解压
2.进入到项目目录下,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.本地开发调试

运行flyai.exe程序,点击"本地调试"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可调用main.py

如果使用本地IDE开发,需要执行安装“flyai”依赖并导入项目,运行main.py

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"提交到GPU"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可提交到GPU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

1. 下载项目并解压
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

首先进入到项目对应的磁盘中,然后执行

cd path\to\project

Windows用户使用 flyai.exe

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

flyai.exe test

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖,并运行 main.py

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

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

flyai.exe train

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

完整训练设置执行代码示例:

flyai.exe train -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 。

1. 下载项目并解压
2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

./flyai test 注意:命令前面不要加sudo

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖,并运行 main.py

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

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train 注意:命令前面不要加sudo

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

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 。

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