101种食物分类预测竞赛

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剩余奖金 ¥ 3,000

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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

参赛方式

  • 方式一:
  • 在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分
  • 方式二:
  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分,在本地进行代码调试的教程请查看[文档中心]

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
  • 在比赛截止日期前,团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 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
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 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

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等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交CSV文件?

  • FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源,报名后可以使用自己熟练的框架,修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理;仅部分赛题支持CSV方式提交,请仔细阅读参赛方式相关内容。

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
  • 奖金记录
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:Zkk_hhh

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83.48。

Keras

LeNet5

2019-09-29 11:43:44

83.48

第三名

提供者:saber666

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78.25。

Keras

VGG-19

2019-11-25 21:46:41

78.25

4

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

5

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

6

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

7

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

8

提供者:zjjszj

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74.77。

2019-10-09 21:32:35

74.77

9

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。

2019-03-29 13:38:01

10.00

73.97

10

提供者:gboy

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

11

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

12

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

13

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

14

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

15

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

16

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

17

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

18

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

19

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

20

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

21

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

22

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

23

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

24

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

25

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

26

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

27

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

28

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

29

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

30

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

31

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

32

提供者:killers

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25.55。

2019-11-27 22:37:13

25.55

33

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

34

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

35

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

36

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

37

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

38

提供者:Seeney

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

39

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

40

提供者:人间正道是沧桑

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

41

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

42

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

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:cv1557321940

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: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

51

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

52

提供者:Despicable Me

batch数据为256,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为6.38。

Keras

LeNet5

2019-12-03 13:53:15

6.38

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: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

71

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

72

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。

2019-03-25 01:50:21

10.00

1.13

73

提供者:mom

batch数据为32,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为1.08。

2019-10-04 23:06:10

1.08

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

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提供者:cookie

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Keras

LeNet5

2019-03-20 16:18:30

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提供者:ON-looker

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Keras

LeNet5

2019-07-23 02:07:50

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提供者:Reluminia

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Keras

LeNet5

2019-04-17 19:02:58

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提供者:析构

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Keras

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提供者:萌萌

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Keras

LeNet5

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提供者:clayne

batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为0.91。

Keras

LeNet5

2019-11-26 01:55:09

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提供者:kongd

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Keras

LeNet5

2019-04-02 01:58:32

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提供者:丁丁虫

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Keras

LeNet5

2019-11-21 06:55:09

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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

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提供者:Y1573477609

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0.84。

Keras

LeNet5

2019-11-29 05:21:15

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91

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

2019-04-02
围生

模型得分为5.98,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-02 10:04:23

2019-04-02
kongd

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2019-04-02 01:58:32

麦田

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2019-04-02 00:16:36

圣上

模型得分为2.76,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 23:14:33

BATIGOL

模型得分为0.89,本次获得实时奖励奖金为10

2019-04-01 20:50:36

2019-04-01
看你很6哦

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2019-04-01 02:18:15

2019-03-30
'code and paper'

模型得分为0.97,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 19:32:31

八哥

模型得分为0.79,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-30 18:14:04

2019-03-29

模型得分为1.05,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 22:18:29

沐阳听风

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2019-03-29 18:38:00

小北

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2019-03-29 17:17:58

()

模型得分为4.02,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 15:35:59

2019-03-29
Rank

模型得分为1.01,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-29 09:37:17

在北等你

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2019-03-29 08:10:55

2019-03-28
cclxx

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2019-03-28 21:19:37

天天向上

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2019-03-28 18:23:42

探索者1553567528

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2019-03-28 17:38:54

Joker Song

模型得分为1.01,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-28 15:54:21

玄学上分

模型得分为75.32,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-28 13:52:33

2019-03-28
willer

模型得分为2.58,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-28 12:38:48

月之涯

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2019-03-27
Island

模型得分为1.17,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-27 22:24:19

興趣使然的吃瓜少年

模型得分为58.51,本次获得实时奖励奖金为10

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2019-03-27
萌萌

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善假于物

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析构

模型得分为0.92,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-27 02:43:53

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Hnecl

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Hlic

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mingda

模型得分为8.7,本次获得实时奖励奖金为10

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2019-03-26
JUSTDOIT

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2019-03-26 00:49:17

不形于色

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2019-03-25 21:47:41

2019-03-25
deepGreeBear

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2019-03-25 02:09:07

2019-03-22
李小白

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2019-03-22 23:35:26

Hallo

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2019-03-22 22:02:26

2019-03-21

模型得分为1.04,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-21 11:50:39

2019-03-20
Seeney

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cookie

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2019-03-20 16:18:30

2019-03-19
CooKo1552966657

模型得分为2.98,本次获得实时奖励奖金为10

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L

模型得分为1.05,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-19 19:47:11

Value_H

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silen

模型得分为45.36,本次获得实时奖励奖金为10

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2019-03-19
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Jackko

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你猜猜我是谁

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sytv587

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trick_or_treat

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笑尘

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梯度下降

模型得分为39.31,本次获得实时奖励奖金为11

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2019-03-08
S1NH.org

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2019-03-01
mac

模型得分为0.9,本次获得实时奖励奖金为10

2019-03-01 13:35:35

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在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境

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

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

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

更多参赛帮助请查看文档中心

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3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

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运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

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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

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 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境 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

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

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

更多参赛帮助请查看文档中心

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