雨雪天气车辆检测分割

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剩余奖金 ¥ 1,958

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大赛简介

本数据集包含雨雪天气下摄像头记录的街道RGB照片以及热感应照片,目标是分割出照片中路面的车辆部分。数据集共包含2198对RGB照片和热感应照片,图片大小为640*480。

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?

  • 方式一:点击【本地提交】按钮将会下载包含项目样例的资料包到本地,FlyAI提供云端GPU资源,需在本地终端使用命令提交作品。另外,请您在参赛前仔细阅读资料包中的"README.md"文件,FlyAI会自动为您配置本地提交环境
  • 方式二:点击【在线提交】按钮可以在线查看项目代码样例,可在线编辑代码或者将本地已实现的代码文件包压缩成"zip"格式(压缩前请确定删除data文件夹)上传到线上并提交进行GPU训练和评估

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
  • 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)
参与奖(总奖金20%) 所有人 根据基线得分与100分之间,分成5个奖金区间;不同得分区间获得相应的竞赛奖金。
突破奖(总奖金10%) 所有人 更新排行榜最高分数,获得相应的竞赛奖金
排名奖(总奖金70%) 月赛前5名 奖金发放最终以月为单位,前5名获奖占比以K系数表示,分别为:0.45,0.25,0.15,0.1,0.05
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

备注:

  • 上线时间:2019-08-16
  • 月排名奖结算时间:2019-09-16 15:00:00
  • 奖金获取标准:80<Score 按照得分比例获取奖金
  • 获得奖金分为3部分:参与奖、突破奖为审核完毕实时获取的奖金,排名奖需在规定时间结束后根据排名顺序获得
  • 排名奖发放完毕前5名参赛者需提供Markdown格式赛题解决思路(FlyAI提供模版)
  • Bouns表示为:奖金池总金额;Score表示为:模型得分;
  • 同一用户在参与奖中模型得分区间相同无法再次获得奖励
  • 各项奖金获得计算公式参考如下:
  • 参与奖(Participation Award)
  • R表示:得分的区间系数;T表示为:相同得分区间得分人数;
  • 100-标准分:分为5个区间系数;R1(0.02),R2(0.08),R3(0.15),R4(0.25),R5(0.5)
  • 奖金计算公式1
  • 突破奖(Prizes)
  • N表示:第N次更新排行榜;Prizes_N-1表示:排行榜更新后已发放的突破奖金
  • 奖金计算公式2
  • 排名奖(Ranking Award)
  • K表示:排行榜前5名的奖金分配系数,分别为:0.45,0.25,0.15,0.1,0.05;
  • 奖金计算公式3

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

RainSnowUtility

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
rgb_path string 不为空 RGB图片路径
thermal_path string 不为空 热感应图片路径
mask_path string 不为空 标签图片路径

输入字段: rgb_path, thermal_path,

输出字段: mask_path,

评审标准

评审指标说明

  • Dice 系数是一种评估相似度的函数,通常用于计算两个样本的相似度或者重叠度。
  • 计算公式如下:
  • 评审计算公式

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
  • 奖金记录
第三名

提供者:Daiccccc

3281.50

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89.18。

2019-09-14 21:57:53

3281.50

89.18

第三名

提供者:malena

1905.00

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88.86。

torch

ResU-Net

2019-09-16 01:16:09

1905.00

88.86

第三名

提供者:丶人狠话不多

1566.00

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88.7。

torch

ResU-Net

2019-09-05 07:30:31

1566.00

88.70

4

提供者:我吃定了这第一

720.00

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87.47。

torch

ResU-Net

2019-09-14 19:54:16

720.00

87.47

5

提供者:释然

370.00

batch数据为8,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为86.29。

torch

ResU-Net

2019-09-15 03:20:38

370.00

86.29

6

提供者:哈尔的移动城堡

10.00

batch数据为8,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为85.62。

torch

ResU-Net

2019-09-11 14:09:13

10.00

85.62

7

提供者:Whisney`逸文

batch数据为6,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为85.03。

2019-08-20 16:57:33

85.03

8

提供者:nice

20.00

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84.64。

torch

ResU-Net

2019-09-16 10:30:24

20.00

84.64

9

提供者:小五弟

20.00

batch数据为8,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为84.54。

torch

ResU-Net

2019-09-08 09:30:56

20.00

84.54

10

提供者:AMERICA

10.00

batch数据为8,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为83.9。

torch

ResU-Net

2019-09-15 02:15:50

10.00

83.90

11

提供者:西北风

10.00

batch数据为24,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为83.69。

torch

ResU-Net

2019-09-16 14:38:58

10.00

83.69

12

提供者:digger

10.00

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83.28。

torch

ResU-Net

2019-09-16 12:17:23

10.00

83.28

13

提供者:我是Zkk

10.00

batch数据为6,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为83.12。

2019-09-04 22:45:25

10.00

83.12

14

提供者:Zyt

10.00

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82.55。

torch

ResU-Net

2019-09-16 00:27:38

10.00

82.55

15

提供者:超爱喝酸奶

10.00

batch数据为8,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为80.49。

2019-09-15 14:32:36

10.00

80.49

16

提供者:做自己的唯一

batch数据为4,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为79.73。

torch

ResU-Net

2019-08-27 22:45:39

79.73

17

提供者:ashergaga

batch数据为4,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为77.38。

torch

ResU-Net

2019-09-04 04:20:01

77.38

18

提供者:飞回地球

batch数据为8,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为73.93。

2019-09-08 04:05:15

73.93

19

提供者:skr skr skr

batch数据为20,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为73.47。

torch

ResU-Net

2019-09-05 16:59:06

73.47

20

提供者:你猜猜我是谁

batch数据为16,循环次数为25次,损失函数优化完,最终完成评分为70.46。

2019-09-07 21:17:59

70.46

21

提供者:美式半糖不加奶

batch数据为4,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为66.93。

torch

ResU-Net

2019-09-03 12:12:59

66.93

22

提供者:天涯·明月·刀

batch数据为4,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为65.93。

PyTorch

ResU-Net

2019-09-14 20:35:35

65.93

23

提供者:机器学渣

batch数据为4,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为48.78。

torch

ResU-Net

2019-08-22 14:56:36

48.78

24

提供者:weiliming

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48.46。

torch

ResU-Net

2019-09-04 21:05:50

48.46

25

提供者:善假于物

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38.11。

torch

ResU-Net

2019-09-12 05:00:15

38.11

26

提供者:bigyang

batch数据为16,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为30.7。

torch

ResU-Net

2019-09-03 11:41:43

30.70

27

提供者:无心法师

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20.34。

torch

ResU-Net

2019-09-10 08:03:02

20.34

28

提供者:xaioqiang

batch数据为2,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为8.52。

torch

ResU-Net

2019-08-27 21:51:36

8.52

29

提供者:木信

batch数据为1,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为5.25。

PyTorch

ResU-Net

2019-09-05 00:59:04

5.25

30

提供者:Devin

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4.84。

2019-08-26 22:11:30

4.84

31

提供者:埼玉不秃头

batch数据为16,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为4.8。

torch

ResU-Net

2019-08-29 01:00:04

4.80

32

提供者:你过来啊

batch数据为16,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为4.79。

torch

ResU-Net

2019-08-23 12:12:59

4.79

33

提供者:哇咔咔

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4.79。

PyTorch

ResU-Net

2019-09-03 18:46:07

4.79

34

提供者:colorLess

batch数据为8,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为4.79。

torch

ResU-Net

2019-09-13 20:06:24

4.79

35

提供者:qck15570179927

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4.6。

PyTorch

ResU-Net

2019-09-14 09:17:34

4.60

36

提供者:Init_bin

batch数据为4,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-22 08:46:59

0.00

37

提供者:clare

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。

torch

NET

2019-08-22 21:56:08

0.00

38

提供者:喵喵

batch数据为16,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-22 22:08:43

0.00

39

提供者:汤

batch数据为8,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-23 20:33:54

0.00

40

提供者:cnn

batch数据为16,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-23 20:58:30

0.00

41

提供者:玄学炼丹师

batch数据为8,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-24 12:26:57

0.00

42

提供者:★八百标兵奔北坡

batch数据为8,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-24 23:56:12

0.00

43

提供者:ZjiM

batch数据为8,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-08-26 21:09:29

0.00

44

提供者:HuLiA

batch数据为512,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为0。

torch

ResU-Net

2019-09-01 08:44:22

0.00

2019-09-16
释然

模型得分为86.29,本次获得排名奖奖金为350

2019-09-16 15:00:02

我吃定了这第一

模型得分为87.47,本次获得排名奖奖金为700

2019-09-16 15:00:02

丶人狠话不多

模型得分为88.7,本次获得排名奖奖金为1050

2019-09-16 15:00:02

malena

模型得分为88.86,本次获得排名奖奖金为1750

2019-09-16 15:00:02

Daiccccc

模型得分为89.18,本次获得排名奖奖金为3150

2019-09-16 15:00:02

nice

模型得分为84.64,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 12:13:27

digger

模型得分为82.3,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 12:10:41

超爱喝酸奶

模型得分为80.49,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 12:05:49

AMERICA

模型得分为83.9,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 12:00:39

Daiccccc

模型得分为89.18,本次获得实时奖励奖金为14

2019-09-16 11:58:44

释然

模型得分为85.09,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 11:22:56

nice

模型得分为80.5,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-16 10:53:49

2019-09-11
malena

模型得分为88.77,本次获得实时奖励奖金为2

2019-09-11 12:05:40

2019-09-10
哈尔的移动城堡

模型得分为84.01,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-10 12:32:12

哈尔的移动城堡

模型得分为80.74,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-10 12:26:21

释然

模型得分为80.22,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-10 12:25:07

2019-09-09
西北风

模型得分为83.36,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-09 16:01:26

小五弟

模型得分为84.54,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-09 14:58:39

2019-09-05
小五弟

模型得分为82.88,本次获得实时奖励奖金为10

2019-09-05 12:31:36

2019-09-04
我吃定了这第一

模型得分为87.45,本次获得实时奖励奖金为20

2019-09-04 11:56:30

malena

模型得分为88.71,本次获得实时奖励奖金为11

2019-09-04 11:55:13

Daiccccc

模型得分为88.4,本次获得实时奖励奖金为37.5

2019-09-04 11:53:06

2019-09-03
malena

模型得分为88.41,本次获得实时奖励奖金为82

2019-09-03 10:46:28

2019-08-30
我是Zkk

模型得分为82.56,本次获得实时奖励奖金为10

2019-08-30 10:42:02

2019-08-26
malena

模型得分为86.86,本次获得实时奖励奖金为40

2019-08-26 14:32:33

Zyt

模型得分为81.64,本次获得实时奖励奖金为10

2019-08-26 11:38:16

2019-08-22
Daiccccc

模型得分为84.03,本次获得实时奖励奖金为80

2019-08-22 11:28:53

2019-08-21
malena

模型得分为80.21,本次获得实时奖励奖金为20

2019-08-21 10:43:40

Whisney`逸文

模型得分为85.03,本次获得实时奖励奖金为80

2019-08-21 10:39:19

丶人狠话不多

模型得分为88.19,本次获得实时奖励奖金为516

2019-08-21 10:34:40

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. 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 。

$vue{ errorTip }

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已发送成功

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

确定

$vue{flag?'报名成功!':'参赛温馨提示'}

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