安全帽佩戴检测

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20万元大奖(最新MacBook Pro+GPU资源)

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体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

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大赛简介

安全帽是各行各业安全生产工作者必不可少的安全用具,通过正确佩戴安全帽不仅可以防止和减轻各种事故的伤害,而且保障了工作者的生命安全。为了防止因未戴安全帽导致的安全事故,安全帽佩戴检测成为了监督工作者佩戴安全帽的利器。

这里我们收集了七千多张经过标注的图片,这些图片大小不一致,其中标注分为佩戴安全帽和未佩戴安全帽两类,数据集按照6:2:2的比例进行训练集、校验集和测试集划分。

参赛须知

参赛时间:2019.09.30 10:00:00-2019.11.11 20:00:00

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)
特别奖 1人 Apple MacBook Pro + 5000FAI (总价值15,000元) (需满足激活条件后开启)
一等奖 1人 Apple iPhone XR + 2000FAI(总价值8,200元)
二等奖 1人 Apple Watch Series3 + 2000FAI(总价值4,300元)
三等奖 1人 小米扫地机器人 + 1500FAI(总价值3,000元)
四等奖 1人 Beats X 蓝牙无线耳机 + 1500FAI(总价值2,250元)
五等奖 1人 小米手环(NFC版) + 1500FAI(总价值1,700元)
排名奖 15人 第6~10名获得100元奖金 + 1000FAI;第11~20名获得50元奖金 + 1000FAI
参与奖 排行榜其他名次 800FAI,相当于800分钟 Tesla-P40 GPU计算资源

奖励获取要求:

  • 特别奖激活条件:截止比赛结束,排行榜参赛人数达到300人将激活特别奖,最终冠军将获得特别奖!原奖品将顺延至下一名参赛者
  • 比赛结束后前10名参赛者需提供Markdown格式赛题解决思路(FlyAI将提供参考模版)并在学习圈公开代码查看权限
  • 比赛结束后如未能达到奖金/奖励获取要求,所获奖品将按照排名顺延至下一位参赛选手

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题为10月活动赛题,截止2019年11月11日下午20点整所有训练完成结果均为有效成绩!!

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
img_path string 不为空 图片的相对路径
box string 不为空 目标框(不同目标框之间用空格分隔,每个目标框格式为 xmin,ymin,xmax,ymax,label 其中label=0表示戴安全帽,label=1表示未戴安全帽)

输入字段: img_path,

输出字段: box,

参考文献:

[1]

评审标准

评审指标说明

  • 本赛题基础得分为85分,所有超过基础得分的参赛者可获得相对应奖励!
  • 评估指标采用mAP(Mean Average Precision)方法,AP为precision-recall曲线下的面积,对所有类别的AP取平均值即为mAP。
  • 其中在计算AP时,IOU阈值设置为0.5
  • 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
第三名

提供者:他的国

batch数据为4,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为97.15。

PyTorch

HRNet

2019-11-05 04:06:46

97.15

第三名

提供者:qqm

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96.89。

2019-11-11 06:40:37

96.89

第三名

提供者:Hugh

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96.64。

2019-11-08 23:14:09

96.64

4

提供者:我吃定了这第一

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96.48。

2019-11-09 16:21:23

96.48

5

提供者:呵了个呵。

batch数据为8,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为96.24。

2019-11-11 19:43:24

96.24

6

提供者:Zyt

100.00

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96.14。

2019-11-09 23:28:35

100.00

96.14

7

提供者:小克

100.00

batch数据为8,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为95.44。

2019-11-07 13:12:06

100.00

95.44

8

提供者:invisprints

batch数据为16,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为95.07。

2019-11-03 04:59:08

95.07

9

提供者:流年相摧

batch数据为8,循环次数为25次,损失函数优化完,最终完成评分为95.01。

2019-11-07 11:19:36

95.01

10

提供者:FastAI可解释性差

100.00

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94.79。

2019-11-11 14:03:03

100.00

94.79

11

提供者:CrazySummerday

100.00

batch数据为4,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为94.61。

2019-11-05 22:32:27

100.00

94.61

12

提供者:小林子

100.00

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87.88。

2019-11-03 07:39:33

100.00

87.88

13

提供者:AMERICA

50.00

batch数据为50,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为87.21。

2019-10-07 16:31:57

50.00

87.21

14

提供者:a554142589

50.00

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87.21。

2019-10-24 08:49:20

50.00

87.21

15

提供者:gboy

50.00

batch数据为1,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为86.76。

2019-11-08 22:45:15

50.00

86.76

16

提供者:永不息的舞步

50.00

batch数据为3,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为86.62。

2019-10-30 06:25:35

50.00

86.62

17

提供者:zhr

50.00

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86.14。

2019-11-06 23:47:30

50.00

86.14

18

提供者:宇宙

50.00

batch数据为4,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为85.69。

2019-10-03 05:31:04

50.00

85.69

19

提供者:会员1568255337

50.00

batch数据为5,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为82.64。

2019-10-13 17:48:24

50.00

82.64

20

提供者:苏晓伟

50.00

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80.48。

2019-11-05 12:53:20

50.00

80.48

21

提供者:Mengcius

50.00

batch数据为64,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为80.22。

2019-10-28 15:52:29

50.00

80.22

22

提供者:heihei

50.00

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77.9。

2019-10-01 15:55:31

50.00

77.90

23

提供者:天涯·明月·刀

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76.74。

2019-10-11 00:33:08

76.74

24

提供者:西北风

batch数据为32,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.09。

PyTorch

MobileNet-SSD

2019-11-11 02:16:06

64.09

25

提供者:Monica

batch数据为4,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为50.94。

2019-11-07 19:15:49

50.94

26

提供者:hhhhhh

batch数据为32,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为22.71。

2019-10-17 21:34:17

22.71

27

提供者:Scarlatti

batch数据为20,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为7.71。

2019-10-02 01:24:55

7.71

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.进入代码编辑页下载当前代码

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

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

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

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.本地解压缩代码包文件,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.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter notebook 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

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

$vue{ errorTip }

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已发送

已发送成功

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确定

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