SLR-手语识别挑战赛

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剩余奖金 ¥ 3,000

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大赛简介

这个数据集为手语识别(Sign Language Recognition),识别500个类别的手语单词。数据集包含了超过11万的样本,每个样本都包含了25个人体关键点的位置轨迹。

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
  • 禁止私下与参赛选手分享代码,查出相似代码(包括微调参数)成绩无效
  • 多个账号提交相似代码,成绩无效
  • 同一用户多开账号提交相似代码,成绩无效
  • 不同账号在不同项目中提交相似代码,双方成绩无效
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 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

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:60<Score 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

SLR1

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
path string 不为空 记录轨迹的文件路径,每一行一个视频帧中的25个人体关键点
label string 不为空 类别

输入字段: path,

输出字段: label,

参考文献:

[1]Chinese Sign Language Recognition Dataset

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:如何查看数据集?

  • 请在【赛事主题和数据描述>数据来源】点击文字链接查看原始数据集

Q:如何顺利提交作品并训练?

  • 请查看本详情页右侧栏提交指南代码命令提示,根据flyai命令提交作品并训练

Q:提交样例代码是否可获得比赛奖金?

  • 不可以。样例代码仅供开发者学习参考,如提交相似代码,不会通过人工审核且无法获取奖励

展开

排行榜

(每日 24 时更新)

1

提供者:令狐冲

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94.89。

2019-04-12 17:24:36

10.00

94.89

2

提供者:梯度下降

923.00

batch数据为128,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为93.68。

2019-04-02 23:47:07

923.00

93.68

3

提供者:善假于物

751.00

batch数据为512,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.05。

PyTorch

DenseNet121

2019-04-25 11:48:49

751.00

93.05

4

提供者:八级大狂风

batch数据为256,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为91。

2019-04-08 13:04:49

91.00

5

提供者:cclxx

10.00

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81.91。

2019-03-30 06:24:56

10.00

81.91

6

提供者:玥神

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64.62。

2019-04-04 16:19:52

64.62

7

提供者:baseline

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63.56。

PyTorch

SLRNet

2019-04-09 15:42:02

10.00

63.56

8

提供者:An

batch数据为800,循环次数为1600次,损失函数优化完,最终完成评分为49.17。

2019-04-02 19:37:33

49.17

9

提供者:lyming

10.00

batch数据为16,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为36.51。

torch

CNN

2019-03-30 21:18:59

10.00

36.51

10

提供者:玄学上分

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21.41。

2019-03-29 22:09:25

10.00

21.41

11

提供者:RandomYC

10.00

batch数据为512,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为7.65。

2019-03-31 09:32:07

10.00

7.65

12

提供者:zhiduanqingchang

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6.25。

2019-03-30 01:17:14

10.00

6.25

13

提供者:FlyAI样例得分

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1.54。

2019-03-28 21:59:19

1.54

14

提供者:PPdog

batch数据为64,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为1.37。

2019-04-09 21:27:51

1.37

15

提供者:Hallo

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0.4。

2019-03-31 01:33:34

10.00

0.40

16

提供者:看你很6哦

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0.33。

2019-04-01 18:47:34

10.00

0.33

17

提供者:樊^2 = -1

10.00

batch数据为32,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为0.28。

2019-04-01 19:57:25

10.00

0.28

18

提供者:ChangeBio

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0.23。

2019-05-04 23:01:36

0.23

19

提供者:Gabski

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0.2。

2019-04-03 19:05:03

0.20

20

提供者:纶巾

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。

2019-06-14 11:27:52

0.00

21

提供者:justsoso

batch数据为1024,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为。

2019-06-19 22:22:22

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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