什么蘑菇?

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2021-06-28 12:00:00
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2021-08-20 12:00:00
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自由训练

奖金池 ¥ 3,000
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当前赛题需能力值达到 $vue{itemranking} 才可以正常提交训练哦~

当前赛题仅允许 600 能力值以下的新手可以正常提交训练哦~

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$vue{upDataType ? '上传样例压缩包' : '上传代码压缩包' }

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  • 赛事介绍
  • 竞赛排行榜
  • 讨论($vue{comment_count})
  • 学习资源

$vue{item.rank_name}

大赛简介

蘑菇中富含多种呈味氨基酸、核苷酸和糖类,这些物质造就了极其鲜美的味道,使得被端上餐桌上的它们深受人们喜爱。特别是在野生菌种类繁多的云南,夏天的几场雨便能开启人们的吃菌盛宴。蘑菇虽然味美,但也不能随便食用,我国存在的有毒蘑菇就近 200 种,食用后轻则恶心呕吐、致晕致幻、看到七彩的开花藤蔓和会飞的小人绕圈跳舞,重则生命垂危、一顿送走。

本次竞赛使用的数据集由北欧真菌学家协会(Mycologist's Society of Northern Europe)提供的 9 种常见北欧蘑菇属的图像组成,FlyAI 平台旨在就相关趣味话题举办图像分类的练习赛事,让大家能够在多种场景下提升算法能力,而不对数据集中所包含蘑菇分类的生物学正确性及可食用性做出任何保证。请勿食用种类不明的蘑菇,严禁使用该竞赛数据集训练得到的模型鉴别食用蘑菇。

参赛须知

报名时间

2021-06-28 12:00:00 - 2021-08-20 12:00:00

提交时间

2021-06-28 12:00:00-2021-08-20 12:00:00

参赛时间:2021.06.28 12:00:00-2021.08.20 12:00:00

参赛方式

  • 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。

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

  • 参赛选手需要配合组委会对比赛作品的有效性与真实性进行验证
  • 不同团队/个人,提交相似结果文件,取消双方所有人员参赛资格
  • 多开小号报名、提交,一经发现将取消参赛资格
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 比赛过程中,通过脚本获取比赛数据,成绩无效
  • 使用线上测试集进行训练或者使用非官方提供的外部数据进行训练,成绩无效
  • 使用的预训练模型需为FlyAI官方审核通过的模型,使用非官方验证预训练模型,成绩无效
  • 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)
冠军奖 1人 1500元奖金
亚军奖 1人 800元奖金
季军奖 1人 400元奖金
第四名 1人 200元奖金
第五名 1人 100元奖金

奖励获取要求:

  • 奖金获取标准:95<Score 根据排名获得奖金
  • 比赛结束两周时间内,获得奖金的参赛者需提供文档格式赛题解决思路和15分钟以上的PPT答辩视频(FlyAI提供模版);
  • 温馨提示:未在有效时间内提供答辩经验的参赛者,视为放弃奖励资格哦!

赛事主题和数据说明

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 样例
train.csv image_path str 图片的相对路径 ./image/000_ePQknW8cTp8.jpg
label str 标签 0

本数据集分布情况:训练集 6045 张图片,测试集 675 张图片。本数据集中蘑菇共有 9 类。

评审标准

算法输入输出格式

系统评估时,要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出,格式如下所示。

输入字段:

{
    "image_path": ".\/image\/000_ePQknW8cTp8.jpg"
}

输出字段:

{
    "label": "0"
}

评审指标说明

    排行榜精度评估说明

  • 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prediction.py中的load_model和predict方法。系统使用这些方法评估模型算出评分。
超过 95 分的成绩将会在24小时内展示在排行榜上哦!
第三名

江水

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98.71。

2021-08-13 05:21:08

98.71

大神经验
第三名

chenfengshf

batch数据为64,循环次数为33次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为97.94。

2021-08-11 12:16:36

97.94

大神经验
第三名

黑羽

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97.68。

2021-08-20 06:35:48

97.68

大神经验
4

deeper

batch数据为8,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97.60。

2021-07-30 19:23:24

97.60

大神经验
5

abccc

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96.48。

2021-08-18 11:20:02

96.48

大神经验
6

小林子

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96.14。

2021-08-01 17:51:17

96.14

7

crfcrfcrf

batch数据为8,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95.88。

2021-08-19 23:44:41

95.88

8

指间砂

batch数据为16,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95.54。

2021-07-16 01:17:26

95.54

9

伤心凉粉

batch数据为16,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94.68。

2021-06-30 18:17:47

94.68

10

兔子是菜鸟

batch数据为8,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94.25。

2021-07-29 23:17:21

94.25

11

陈华伟

batch数据为500,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94.16。

2021-08-02 06:47:09

94.16

12

shy

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93.82。

2021-07-29 00:38:14

93.82

13

别人的公园

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93.65。

2021-08-16 05:04:18

93.65

14

flyai会员1623935579

batch数据为500,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92.88。

2021-08-12 18:08:06

92.88

15

flyai会员1628818123

batch数据为16,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92.53。

2021-08-17 19:24:22

92.53

16

吴彦祖

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92.36。

2021-07-09 19:39:46

92.36

17

会飞的萨摩

batch数据为10,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91.93。

2021-08-02 18:02:21

91.93

18

Mikeyboiii

batch数据为64,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91.85。

2021-08-18 19:05:35

91.85

19

flyai会员1625039460

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91.59。

2021-07-12 18:06:57

91.59

20

黄花寒后难逢蝶

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91.24。

2021-07-04 18:37:01

91.24

21

King of touching fish

batch数据为16,循环次数为130次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为90.99。

2021-07-05 17:48:40

90.99

22

KK-

batch数据为64,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90.47。

2021-08-14 23:22:34

90.47

23

一颗豆豆,两颗米

batch数据为500,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90.39。

2021-08-16 14:47:43

90.39

24

三三1571933607

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90.13。

2021-08-19 13:30:08

90.13

25

flyai会员1610772341

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89.01。

2021-06-29 22:38:36

89.01

26

killf

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87.81。

2021-08-02 08:51:33

87.81

27

AI小屋

batch数据为64,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87.55。

2021-08-17 17:25:43

87.55

28

梦1582767948

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86.70。

2021-07-12 22:12:29

86.70

29

batch数据为10,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85.75。

2021-06-30 13:47:58

85.75

30

flyai会员1621935239

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85.49。

2021-08-04 10:40:35

85.49

31

hahaaaa

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85.41。

2021-07-23 22:22:56

85.41

32

LiaoJX

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83.86。

2021-07-05 21:27:00

83.86

33

Mr.Three days

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83.35。

2021-08-18 16:04:35

83.35

34

橘子洋

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82.75。

2021-07-10 23:27:51

82.75

35

暴雨狂风

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79.48。

2021-06-30 19:26:51

79.48

36

rhapsody

batch数据为500,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77.94。

2021-06-30 16:48:37

77.94

37

纶巾

batch数据为64,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75.36。

2021-07-20 09:34:39

75.36

38

Tennant

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71.50。

2021-06-28 19:04:06

71.50

39

温柔的包子

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67.98。

2021-06-28 18:59:36

67.98

40

flyai会员1615044207

batch数据为16,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66.70。

2021-08-08 06:47:41

66.70

41

hsilence

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64.81。

2021-07-02 17:10:40

64.81

42

sdwjuz

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64.46。

2021-08-06 23:09:03

64.46

43

北堂恒斌

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63.09。

2021-08-03 13:27:11

63.09

44

flyai会员1623737476

batch数据为64,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62.15。

2021-07-03 10:32:57

62.15

45

PXF

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61.29。

2021-08-16 05:14:05

61.29

46

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57.94。

2021-06-28 18:55:25

57.94

47

1231616576626

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56.57。

2021-07-07 21:16:20

56.57

48

飞翔的欧拉拉

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56.22。

2021-07-15 11:33:03

56.22

49

Mankind

batch数据为64,循环次数为15次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为55.71。

2021-07-07 11:14:05

55.71

50

未填写姓名

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55.54。

2021-07-16 21:34:19

55.54

51

Solor

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53.82。

2021-08-10 02:12:20

53.82

52

208.

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37.94。

1970-01-01 08:00:00

37.94

53

白银时代

batch数据为1,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37.94。

2021-07-06 15:27:56

37.94

54

flyai会员1581350296

batch数据为16,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35.88。

2021-07-12 23:57:44

35.88

55

flyai会员1603424944

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32.36。

2021-06-29 09:15:56

32.36

56

FlyAI小助手

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26.87。

2021-06-28 10:33:33

26.87

57

Muyun99

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26.87。

2021-06-28 15:53:49

26.87

58

Never Say Never

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26.87。

2021-06-28 16:03:38

26.87

59

Wing

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26.87。

2021-06-28 16:04:29

26.87

60

keith1605432726

batch数据为64,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26.87。

2021-06-28 16:15:43

26.87

61

亦南

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26.87。

2021-06-28 16:54:29

26.87

62

AI小助手

batch数据为1,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26.87。

2021-06-28 17:11:55

26.87

63

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26.87。

2021-06-28 17:12:47

26.87

64

cx冲冲冲

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26.87。

2021-06-28 17:26:40

26.87

65

耳朵君

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26.87。

2021-06-28 21:33:26

26.87

66

莫问前程

batch数据为64,循环次数为5次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.87。

2021-06-28 22:14:11

26.87

67

是阿正

batch数据为64,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26.87。

2021-06-30 08:31:32

26.87

68

所以你睡了没

batch数据为64,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26.87。

2021-06-30 08:45:34

26.87

69

flyai会员1614921971

batch数据为64,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26.87。

2021-06-30 11:22:06

26.87

70

flyai会员1625067216

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26.87。

2021-06-30 23:40:25

26.87

71

flyai会员1583237153

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26.87。

2021-07-01 13:54:45

26.87

72

H1623327265

batch数据为500,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26.87。

2021-07-01 14:30:57

26.87

73

平常心1590934372

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26.87。

2021-07-01 15:54:30

26.87

74

Xiaoxiaoxiao杨先生

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26.87。

2021-07-02 20:10:50

26.87

75

flyai会员1625291819

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26.87。

2021-07-03 14:01:30

26.87

76

莫须有の嚣张

batch数据为16,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26.87。

2021-07-04 10:44:20

26.87

77

小熊@RoyalzoneTCM

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26.87。

2021-07-06 01:15:00

26.87

78

flyai会员1596808843

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26.87。

2021-07-06 22:41:05

26.87

79

flyai会员1625456428

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26.87。

2021-07-07 17:09:23

26.87

80

AeroXi

batch数据为64,循环次数为3次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.87。

2021-07-10 14:08:26

26.87

81

栉风沐雨

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26.87。

2021-07-10 19:43:14

26.87

82

cyh12315

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26.87。

2021-07-12 14:41:46

26.87

83

Qias

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26.87。

2021-07-13 10:59:42

26.87

84

flyai会员1626876842

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26.87。

2021-07-21 22:18:35

26.87

85

胜寒君

batch数据为100,循环次数为256次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为26.87。

2021-07-23 10:31:55

26.87

86

被水淹死的鱼

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26.87。

2021-07-27 11:21:48

26.87

87

MM

batch数据为500,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26.87。

2021-07-27 11:55:13

26.87

88

Lime

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26.87。

2021-07-27 12:44:13

26.87

89

CYJKL

batch数据为64,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26.87。

2021-07-30 16:14:25

26.87

90

小明9527

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26.87。

2021-08-04 16:13:31

26.87

91

CherOun

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26.87。

2021-08-04 16:54:34

26.87

92

卯金走刀夆

batch数据为500,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26.87。

2021-08-05 20:58:07

26.87

93

flyai会员1627721362

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26.87。

2021-08-06 09:35:52

26.87

94

flyai会员1628310261

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26.87。

2021-08-07 12:39:12

26.87

95

flyai会员1627483790

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26.87。

2021-08-12 15:00:58

26.87

96

Liyulingyue

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26.87。

2021-08-13 06:08:08

26.87

97

jing_jing

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26.87。

2021-08-13 19:24:14

26.87

98

bland

batch数据为64,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26.87。

2021-08-14 12:41:24

26.87

99

spcebn

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26.87。

2021-08-19 07:40:55

26.87

100

eafon

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0.00。

1970-01-01 08:00:00

0.00

101

王晓林

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0.00。

2021-06-28 17:07:18

0.00

102

Tailor

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0.00。

2021-07-11 16:12:27

0.00

103

flyai会员1626784631

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0.00。

2021-07-20 20:44:52

0.00

104

flyai会员1627651408

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0.00。

2021-07-30 21:30:14

0.00

105

flyai会员1628064901

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0.00。

2021-08-04 16:23:36

0.00

106

MXG

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0.00。

2021-08-05 14:53:52

0.00

107

flyai会员1629133148

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0.00。

2021-08-17 01:31:20

0.00

108

郭玉杰

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0.00。

2021-08-17 15:07:29

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  • 参赛流程
  • 常见问题

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?

下载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。