你画我猜

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剩余奖金 ¥ 4,546

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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

为了增强人工智能的趣味性,我们开展了你画我猜这一竞赛。你画我猜数据集中包括了40种生活中常见的类别如飞机、苹果、篮球等。图片信息以json格式存储,在每个json中记录了用户每一笔简笔画对应的横坐标集合和纵坐标集合。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

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)
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:2020-01-23
  • 月排名奖结算时间:2020-02-21 15:00:00
  • 奖金获取标准:85<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)
  • 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
json_path string 不为空 json的相对路径
label string 不为空 图片的对应类别

输入字段: json_path,

输出字段: label,

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
超过85分的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
第三名

提供者:鹏1577582907

106.00

batch数据为30,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为91.28。

2020-02-09 15:02:31

106.00

91.28

第三名

提供者:gboy

5.00

batch数据为1,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为90.97。

2020-02-12 16:37:17

5.00

90.97

第三名

提供者:zhr

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90.94。

2020-02-15 22:59:39

90.94

4

提供者:一口大怪兽

10.00

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90.82。

2020-02-16 15:39:45

10.00

90.82

5

提供者:FastAI可解释性差

270.00

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90.76。

Keras

CNN,RNN

2020-01-25 05:35:31

270.00

90.76

6

提供者:haha-go

2.50

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90.44。

2020-02-16 05:49:35

2.50

90.44

7

提供者:小林子

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90.39。

PyTorch

CNN,RNN

2020-02-16 03:55:57

10.00

90.39

8

提供者:yangsmile

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89.68。

2020-02-15 18:11:51

89.68

9

提供者:弱鸡瑟瑟发抖

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89.2。

2020-02-10 13:55:09

10.00

89.20

10

提供者:天涯·明月·刀

11.25

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为88.15。

Keras

CNN,RNN

2020-02-08 22:09:01

11.25

88.15

11

提供者:ashora(啊瘦了)

10.00

batch数据为2000,循环次数为320次,损失函数优化完,最终完成评分为86.26。

Keras

CNNLSTM

2020-01-31 16:28:31

10.00

86.26

12

提供者:宇宙

10.00

batch数据为512,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为85.52。

Keras

CNN,RNN

2020-02-02 11:38:23

10.00

85.52

13

提供者:chenfengshf

10.00

batch数据为20,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为85.04。

2020-01-27 00:45:14

10.00

85.04

14

提供者:未半

batch数据为80,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为74.79。

PyTorch

CNN,RNN

2020-02-12 16:59:32

74.79

15

提供者:史开杰

batch数据为64,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为74.71。

2020-02-05 23:11:57

74.71

16

提供者:代码搬运工

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为67.02。

Keras

CNN,RNN

2020-02-13 22:06:43

67.02

17

提供者:时光非礼了梦想

batch数据为128,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为64.06。

2020-01-30 15:55:56

64.06

18

提供者:唯语

batch数据为500,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为4.44。

Keras

CNN,RNN

2020-01-23 23:13:58

4.44

19

提供者:rhapsody

batch数据为320,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为4.19。

2020-01-28 14:38:45

4.19

20

提供者:Shaun Shi

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3.19。

TensorFlow

CNN,RNN

2020-01-30 16:46:28

3.19

21

提供者:样例基线

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2.52。

Keras

CNN,RNN

2020-01-19 01:07:59

2.52

22

提供者:Woz

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2.37。

2020-01-29 01:27:17

2.37

2020-02-10
小林子

模型得分为86.29,本次获得实时奖励奖金为10

2020-02-10 18:36:19

鹏1577582907

模型得分为91.28,本次获得实时奖励奖金为5

2020-02-10 18:28:42

鹏1577582907

模型得分为91.02,本次获得实时奖励奖金为81

2020-02-10 18:28:37

天涯·明月·刀

模型得分为88.15,本次获得实时奖励奖金为1.25

2020-02-10 18:08:19

天涯·明月·刀

模型得分为87.97,本次获得实时奖励奖金为10

2020-02-10 18:08:12

2020-02-04
haha-go

模型得分为88.83,本次获得实时奖励奖金为2.5

2020-02-04 14:53:01

弱鸡瑟瑟发抖

模型得分为86.95,本次获得实时奖励奖金为10

2020-02-04 14:52:36

宇宙

模型得分为85.1,本次获得实时奖励奖金为10

2020-02-04 14:19:18

2020-01-31
ashora(啊瘦了)

模型得分为85.09,本次获得实时奖励奖金为10

2020-01-31 13:47:34

一口大怪兽

模型得分为85.06,本次获得实时奖励奖金为10

2020-01-31 13:46:52

2020-01-28
chenfengshf

模型得分为85.04,本次获得实时奖励奖金为10

2020-01-28 13:40:33

gboy

模型得分为88.92,本次获得实时奖励奖金为5

2020-01-28 13:39:01

FastAI可解释性差

模型得分为90.76,本次获得实时奖励奖金为3

2020-01-28 13:38:19

鹏1577582907

模型得分为89.05,本次获得实时奖励奖金为20

2020-01-28 13:38:09

FastAI可解释性差

模型得分为90.62,本次获得实时奖励奖金为267

2020-01-28 13:36:44

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.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 lab 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.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.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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