图片超分辨率挑战赛

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剩余奖金 ¥ 5,000

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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

图像分辨率是用来评估图像中蕴含细节信息丰富程度的一个指标。高分辨率图像相对于低分辨率图像拥有更大的像素密度,更多的纹理细节信息。但在实际生活中,由于受到采集设备、网络传输介质等因素的影响,我们通常得到的是一些低分辨率的图像,因此图像超分辨率重建技术具有深远的研究意义。图像超分辨率是指将一幅低分辨率图像恢复成高分辨率的图像,在本数据集一共有1800张图片,其中包括900对高分辨率和低分辨率图片,这里高分辨率图片大小是低分辨率图片大小的四倍。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:2019-10-18
  • 月排名奖结算时间:2019-11-19 15:00:00
  • 奖金获取标准:90<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

SingleImageSuperResolution4Scale

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:

文件名 字段名称 字段类型 备注
hr_image_path string 不为空 高清图片的相对路径
lr_image_path string 不为空 低清图片的相对路径

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: lr_image_path,

输出字段: hr_image_path,

评审指标说明

  • SSIM 是一种用以衡量两张图片相似程度的指标,一般取值范围:0-1. 值越大,视频质量越好。
  • 可参考 from skimage.measure import compare_ssim 中的实现方式。
  • 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
  • 奖金记录
  • 讨论($vue{comment_count})
超过 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
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第三名

提供者:BIGFEATURE_CAMERA

batch数据为16,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为85.88。

2020-04-14 19:30:11

85.88

第三名

提供者:他的国

batch数据为16,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为85.75。

2019-11-16 06:47:13

85.75

第三名

提供者:invisprints

batch数据为32,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为85.7。

2019-10-28 16:51:58

85.70

4

提供者:qqm

batch数据为2,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为85.67。

2019-11-16 00:16:00

85.67

5

提供者:Seeney

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85.55。

2019-10-26 08:57:42

85.55

6

提供者:guoguo

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84.8。

2019-11-24 20:13:19

84.80

7

提供者:Wghost

batch数据为4,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为84.7。

2019-10-23 16:24:04

84.70

8

提供者:The Answer

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84.7。

2019-11-21 17:37:31

84.70

9

提供者:chenfengshf

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84.26。

2019-11-01 06:40:01

84.26

10

提供者:Zkple

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84.19。

2019-11-14 00:36:01

84.19

11

提供者:胡军

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83.95。

2020-01-02 06:16:30

83.95

12

提供者:nice

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83.92。

2019-10-28 07:29:18

83.92

13

提供者:搬砖的长工

batch数据为1,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为83.69。

2019-10-27 06:28:00

83.69

14

提供者:皮皮

batch数据为100,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为83.03。

2020-01-05 23:46:41

83.03

15

提供者:善假于物

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82.81。

2019-10-27 01:39:23

82.81

16

提供者:作业借我抄

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82.51。

2019-10-30 19:34:45

82.51

17

提供者:黄花寒后难逢蝶

batch数据为4,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为82.42。

Keras

SRGAN

2019-10-28 11:50:02

82.42

18

提供者:Solstice

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82.42。

2020-02-20 22:54:03

82.42

19

提供者:难寻

batch数据为1,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为82.18。

2019-11-05 01:08:24

82.18

20

提供者:佚

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81.92。

2019-12-06 08:53:59

81.92

21

提供者:Bright

batch数据为15,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为81.73。

2019-10-25 13:55:44

81.73

22

提供者:宇宙

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81.5。

2019-10-26 12:48:18

81.50

23

提供者:ashergaga

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81.36。

2019-10-26 19:19:04

81.36

24

提供者:超级分分分分

batch数据为16,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为81.06。

2019-10-26 09:11:21

81.06

25

提供者:墨虺

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80.51。

2020-08-06 22:41:20

80.51

26

提供者:208.

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79.37。

2019-11-16 15:13:54

79.37

27

提供者:L.J.

batch数据为16,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为78.63。

2019-11-13 23:21:36

78.63

28

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78.51。

2019-11-01 08:22:11

78.51

29

提供者:a554142589

batch数据为1,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为78.21。

2019-10-28 20:21:57

78.21

30

提供者:killf

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77。

Paddle

EDSR

2020-04-20 13:50:59

77.00

31

提供者:呵了个呵。

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71.23。

2019-11-16 23:38:29

71.23

32

提供者:沐阳听风

batch数据为8,循环次数为400次,损失函数优化完,最终完成评分为69.28。

2019-10-22 20:57:57

69.28

33

提供者:一口大怪兽

batch数据为32,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为67.6。

2019-11-05 00:01:47

67.60

34

提供者:陆艺夫Lewisluk

batch数据为1,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为66.82。

2019-10-23 06:46:26

66.82

35

提供者:tiankong

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65.59。

2019-11-20 00:17:30

65.59

36

提供者:风1567927103

batch数据为16,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.84。

2019-11-14 16:54:40

64.84

37

提供者:北部湾的落日

batch数据为16,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为64.02。

Keras

DBPN

2019-10-25 23:11:45

64.02

38

提供者:Swaggy

batch数据为16,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为57.87。

2020-01-04 09:57:42

57.87

39

提供者:cyh12315

batch数据为64,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为53.45。

2020-03-29 04:37:30

53.45

40

提供者:流年相摧

batch数据为1,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为52.68。

2019-10-23 19:31:39

52.68

41

提供者:Jessy

batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为51.88。

2019-12-28 16:04:28

51.88

42

提供者:杨泽鹏

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35.21。

2019-11-24 10:18:12

35.21

43

提供者:詹

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34.15。

2019-11-13 21:07:19

34.15

44

提供者:dndjixh

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33.65。

2019-11-26 13:43:40

33.65

45

提供者:Xin Yao

batch数据为80,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为30.1。

2019-11-21 13:57:02

30.10

46

提供者:Chk

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29.93。

2019-11-27 23:37:38

29.93

47

提供者:汤汤汤大力

batch数据为16,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-19 22:02:47

25.24

48

提供者:elwin

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25.24。

2019-10-20 10:36:42

25.24

49

提供者:jkx、

batch数据为512,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-20 10:58:10

25.24

50

提供者:Joker1571415875

batch数据为192,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-20 13:22:53

25.24

51

提供者:江宇

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25.24。

2019-10-20 13:30:44

25.24

52

提供者:王磊

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25.24。

2019-10-20 14:26:14

25.24

53

提供者:我叫风〇

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25.24。

2019-10-20 16:27:02

25.24

54

提供者:择好

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25.24。

2019-10-20 17:13:16

25.24

55

提供者:朱乾龙

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25.24。

2019-10-20 18:31:11

25.24

56

提供者:heihei

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25.24。

2019-10-20 20:07:05

25.24

57

提供者:AMERICA

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25.24。

2019-10-21 10:21:29

25.24

58

提供者:AI小助手

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25.24。

2019-10-21 13:56:27

25.24

59

提供者:哇咔咔

batch数据为16,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-21 14:27:41

25.24

60

提供者:āáǎà1571708876

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25.24。

2019-10-22 09:50:34

25.24

61

提供者:cv1557321940

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25.24。

2019-10-22 16:59:53

25.24

62

提供者:依小窗

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25.24。

2019-10-22 17:44:20

25.24

63

提供者:灰

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25.24。

2019-10-22 21:55:27

25.24

64

提供者:思谷

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25.24。

2019-10-23 00:41:30

25.24

65

提供者:王冠

batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-23 08:54:56

25.24

66

提供者:congeniality

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25.24。

2019-10-23 13:57:17

25.24

67

提供者:哈哈哈哈哈哈哈

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25.24。

2019-10-23 14:40:05

25.24

68

提供者:Mensyne1571823858

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25.24。

2019-10-23 17:47:58

25.24

69

提供者:Luyc

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25.24。

2019-10-23 19:03:47

25.24

70

提供者:白文

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25.24。

2019-10-23 19:11:02

25.24

71

提供者:LUFFY

batch数据为32,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-24 09:00:48

25.24

72

提供者:Screw

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25.24。

2019-10-24 17:05:30

25.24

73

提供者:ಠ ಠ

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25.24。

2019-10-24 20:06:41

25.24

74

提供者:lfywork

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25.24。

2019-10-24 20:08:07

25.24

75

提供者:大志

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25.24。

2019-10-24 20:10:28

25.24

76

提供者:知更

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25.24。

2019-10-24 20:50:43

25.24

77

提供者:Tania

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25.24。

2019-10-24 22:29:46

25.24

78

提供者:LittleBigUs

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25.24。

2019-10-24 22:55:32

25.24

79

提供者:Alan刘雷

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25.24。

2019-10-25 07:29:50

25.24

80

提供者:custard

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25.24。

2019-10-26 23:59:24

25.24

81

提供者:kizzy

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25.24。

2019-10-27 12:31:19

25.24

82

提供者:WF

batch数据为64,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2019-10-27 23:38:51

25.24

83

提供者:信息-杨波

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25.24。

2019-10-28 14:25:38

25.24

84

提供者:浅风

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25.24。

2019-10-28 19:21:36

25.24

85

提供者:我想当演员

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25.24。

2019-10-29 09:59:47

25.24

86

提供者:zyw

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25.24。

2019-10-29 10:37:05

25.24

87

提供者:alenweiru

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25.24。

2019-10-29 15:15:41

25.24

88

提供者:最清晰的声音

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25.24。

2019-10-29 16:47:15

25.24

89

提供者:撄宁

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2019-10-30 10:45:20

25.24

90

提供者:蜗牛、Gray

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2019-10-30 15:57:58

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提供者:余生有我

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2019-10-30 19:40:45

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提供者:嘻嘻嘻哈哈

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提供者:顺然

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2019-10-31 10:24:11

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提供者:天波风客

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提供者:TonyF123

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提供者:step by step

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提供者:亦行亦歌

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提供者:AI61

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2019-11-01 21:56:31

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提供者:learnFromBest

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提供者:黑猫

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提供者:洋气

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提供者:pc

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提供者:なんか行ける気がする

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2019-11-04 10:49:33

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提供者:(●—●)

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2019-11-04 15:25:47

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提供者:夏1564457098

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提供者:秋日私语1572870145

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提供者:naihehualuo

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提供者:zpc

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2019-11-05 14:03:23

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提供者:I will carry you

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提供者:Mr.Li~米兰的小铁匠

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提供者:苏晓伟

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2019-11-10 08:28:22

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112

提供者:一个的一半

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2019-11-11 10:01:49

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113

提供者:希布

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2019-11-11 17:05:27

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提供者:rhapsody

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提供者:DFZ

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2019-11-12 21:53:06

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116

提供者:钅不换

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117

提供者:Kjun

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2019-11-14 20:01:49

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提供者:人生实习生

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2019-11-15 17:03:04

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提供者:五岁了呀

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2019-11-15 21:26:15

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提供者:Jave

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提供者:偷偷挖个坑

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提供者:海1574080440

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提供者:辣蜗

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提供者:ZYH

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提供者:炽

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提供者:宋庆强

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提供者:flysky

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提供者:NeX8yte

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提供者:。1575023502

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提供者:贺贺

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提供者:叶骞

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135

提供者:flyai会员1576049375

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2019-12-12 11:28:15

25.24

136

提供者:jz

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提供者:wander

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提供者:陈帅华

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提供者:大个!

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提供者:左左木

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提供者:佳乐

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提供者:Mistake

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2020-01-07 19:00:28

25.24

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提供者:rere

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25.24

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提供者:M.r F

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2020-01-14 00:05:33

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提供者:TSSR

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2020-01-20 09:45:29

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提供者:孫哓鵬

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25.24。

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提供者:浪儿羊

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2020-02-17 10:47:53

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提供者:创始元灵

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2020-02-18 10:35:23

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149

提供者:flyai会员1576410182

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2020-03-16 20:25:55

25.24

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提供者:Wing

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2020-03-21 11:44:09

25.24

151

提供者:小小鹿

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2020-03-25 17:14:53

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152

提供者:flyai会员1585728954

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2020-04-01 16:29:19

25.24

153

提供者:对方正在输入... ༽

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2020-04-10 14:25:59

25.24

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提供者:六级不过网名不改

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2020-04-19 19:43:06

25.24

155

提供者:flyai会员1587457838

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25.24。

2020-04-21 16:35:24

25.24

156

提供者: 曦

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2020-04-27 11:31:57

25.24

157

提供者:友人A

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2020-04-27 15:36:49

25.24

158

提供者:flyai会员1588307882

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2020-05-01 12:47:08

25.24

159

提供者:Deep

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2020-05-02 12:53:54

25.24

160

提供者:追梦人

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2020-05-06 12:52:36

25.24

161

提供者:李林

batch数据为64,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为25.24。

2020-05-16 18:11:41

25.24

162

提供者:Chi

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25.24。

2020-05-19 21:03:26

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163

提供者:返甄鱼

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25.24。

2020-05-20 01:15:19

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164

提供者:529

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2020-07-08 21:19:24

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165

提供者:muli

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2020-07-21 20:17:00

25.24

166

提供者:flyai会员1594400015

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25.24。

2020-07-22 05:17:02

25.24

167

提供者:段露洋

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2020-08-05 17:55:16

25.24

168

提供者:flyai会员1600066091

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25.24。

2020-09-14 14:50:49

25.24

169

提供者:myue

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3.76。

2019-12-01 02:33:12

3.76

170

提供者:sigmoid

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2.21。

2019-10-25 08:53:56

2.21

171

提供者:江水

batch数据为64,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为0.58。

2019-10-23 19:30:43

0.58

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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

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

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

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

更多参赛帮助请查看文档中心

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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(第一次使用需要使用微信扫码登录)

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

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

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

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

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

7.使用自己的Python环境

flyai.exe path=xxx 可以设置自己的Python路径

flyai.exe path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

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2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

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使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录) 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

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

或使用终端

执行下列命令本地安装环境并调试

./flyai test 注意:如果出现 permission denied 错误,需使用sudo运行

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

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

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !./flyai 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

或者在终端下使用 ./flyai train -b=32 -e=10

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

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

7.使用自己的Python环境

./flyai path=xxx 可以设置自己的Python路径

./flyai path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

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5.参赛者同意平台方有权随时对参赛者是否存在违约进行审查,参赛者未经授权而进行保密信息的使用或披露都将给平台方造成的损失和侵害,除所有法定的赔偿外,平台方将有权基于合理的判断而对任何实际或可能发生的违反保密条款的行为,向有管辖权的人民法院申请救济。参赛者应就违约行为而对平台方可能受到的全部损失、侵害,包括但不限于实际损失、可得利益和律师费用承担足额的赔偿责任。

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