120种狗狗品种分类赛

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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

Stanford Dogs数据集包含来自世界各地的120种犬种的图像。该数据集是使用ImageNet中的图像和注释构建的,用于细粒度图像分类的任务。它最初被收集用于细粒图像分类,这是一个具有挑战性的问题,因为某些犬种具有接近相同的特征或者颜色。

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

StanfordDogs120

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
image_path file_path 不为空 图片的相对路径
name int 不为空 图片对应的类别
labels int 大于等于 0, 小于等于 119 图片的标注标签

输入字段: image_path,

输出字段: labels,

参考文献:

[1]

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:

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  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
第三名

提供者:我吃定了这第一

暂未公开
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95.14。

Keras

Babydontcry

2019-06-14 12:58:45

95.14

暂未公开
第三名

提供者:gboy

暂未公开
batch数据为64,循环次数为2800次,损失函数优化完,最终完成评分为94.85。

2019-06-15 23:35:21

94.85

暂未公开
第三名

提供者:交差墒

大神经验
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94.31。

2019-06-13 21:33:55

94.31

大神经验
4

提供者:FastAI可解释性差

大神经验
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94.1。

2019-06-11 05:58:05

94.10

大神经验
5

提供者:malena

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.83。

2019-06-07 01:10:29

92.83

暂未公开
6

提供者:stawary

大神经验
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91.89。

2019-05-28 22:14:29

91.89

大神经验
7

提供者:佘冠华

暂未公开
batch数据为64,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为85.54。

2019-06-02 12:12:01

85.54

暂未公开
8

提供者:AiFool

大神经验
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85.28。

2019-06-13 18:40:54

85.28

大神经验
9

提供者:汐炎

大神经验
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为85.13。

2019-05-23 17:02:35

85.13

大神经验
10

提供者:trick_or_treat

暂未公开
batch数据为64,循环次数为1200次,损失函数优化完,最终完成评分为82.29。

2019-05-24 21:25:49

82.29

暂未公开
11

提供者:丶人狠话不多

暂未公开
batch数据为64,循环次数为3500次,损失函数优化完,最终完成评分为81.44。

2019-06-08 02:12:42

81.44

暂未公开
12

提供者:来追我咿呀哟

暂未公开
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80.47。

2019-05-21 10:51:21

80.47

暂未公开
13

提供者:鬼见愁

大神经验
batch数据为32,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为79.52。

2019-06-19 00:12:58

79.52

大神经验
14

提供者:xeoner

大神经验
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77.31。

2019-05-18 10:07:15

77.31

大神经验
15

提供者:桂ly

大神经验
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为76.97。

2019-05-18 20:14:35

76.97

大神经验
16

提供者:machinelearning小学生

暂未公开
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76.97。

2019-06-30 17:39:33

76.97

暂未公开
17

提供者:Zachary

暂未公开
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76.09。

2019-06-04 15:12:46

76.09

暂未公开
18

提供者:善假于物

暂未公开
batch数据为36,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为76.09。

2019-06-16 07:20:31

76.09

暂未公开
19

提供者:ChangeBio

暂未公开
batch数据为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为75.75。

2019-05-30 12:03:17

75.75

暂未公开
20

提供者:加勒比

暂未公开
batch数据为84,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为73.96。

2019-05-20 17:18:25

73.96

暂未公开
21

提供者:Micoon

暂未公开
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71.96。

2019-05-21 06:14:41

71.96

暂未公开
22

提供者:就是很任性

暂未公开
batch数据为8,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为71.4。

2019-05-23 22:07:55

71.40

暂未公开
23

提供者:jianbin.xu

暂未公开
batch数据为256,循环次数为64次,损失函数优化完,最终完成评分为70.02。

2019-05-20 20:11:36

70.02

暂未公开
24

提供者:凌空

暂未公开
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66.84。

Keras

Inception V3

2019-05-20 18:23:36

66.84

暂未公开
25

提供者:从小跑开始

暂未公开
batch数据为64,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为59.11。

2019-05-26 01:12:58

59.11

暂未公开
26

提供者:linlh

暂未公开
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55.64。

2019-05-22 10:42:02

55.64

暂未公开
27

提供者:troublemaker

暂未公开
batch数据为64,循环次数为800次,损失函数优化完,最终完成评分为52.67。

2019-05-26 14:15:47

52.67

暂未公开
28

提供者:飞扬

暂未公开
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52.65。

2019-06-19 23:04:44

52.65

暂未公开
29

提供者:HelloWor1d

暂未公开
batch数据为32,循环次数为333次,损失函数优化完,最终完成评分为49.2。

2019-06-06 12:58:01

49.20

暂未公开
30

提供者:liuzhan

暂未公开
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45。

2019-05-31 12:32:32

45.00

暂未公开
31

提供者:强化学习

暂未公开
batch数据为128,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为44.02。

2019-05-29 10:54:35

44.02

暂未公开
32

提供者:weiliming

暂未公开
batch数据为64,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为41.4。

2019-06-18 00:33:40

41.40

暂未公开
33

提供者:smooklazz

暂未公开
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39.21。

2019-05-30 04:13:37

39.21

暂未公开
34

提供者:小丸子

暂未公开
batch数据为128,循环次数为25次,损失函数优化完,最终完成评分为37.39。

2019-05-19 19:28:11

37.39

暂未公开
35

提供者:Blankit

暂未公开
batch数据为512,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为36.98。

2019-05-31 12:59:45

36.98

暂未公开
36

提供者:kongd

暂未公开
batch数据为32,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为34.82。

2019-05-18 11:28:38

34.82

暂未公开
37

提供者:LTK#凯

暂未公开
batch数据为128,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为33.19。

2019-06-04 15:38:12

33.19

暂未公开
38

提供者:lchj

暂未公开
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29.15。

2019-05-25 11:53:03

29.15

暂未公开
39

提供者:月半

暂未公开
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27.04。

2019-05-22 21:06:41

27.04

暂未公开
40

提供者:cnn

暂未公开
batch数据为100,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为23.08。

2019-06-20 13:21:32

23.08

暂未公开
41

提供者:唱跳RAP打篮球

暂未公开
batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为21.21。

2019-05-17 19:19:01

21.21

暂未公开
42

提供者:chyang

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为20.87。

2019-05-21 15:01:03

20.87

暂未公开
43

提供者:zql

暂未公开
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19.31。

2019-05-30 17:41:22

19.31

暂未公开
44

提供者:Seeney

暂未公开
batch数据为128,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为18.8。

2019-05-21 06:01:07

18.80

暂未公开
45

提供者:Bluove

暂未公开
batch数据为64,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为17.74。

2019-05-17 23:08:49

17.74

暂未公开
46

提供者:binghang

暂未公开
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17.54。

2019-05-24 19:14:57

17.54

暂未公开
47

提供者:Jason4521

暂未公开
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17.3。

2019-05-18 06:11:42

17.30

暂未公开
48

提供者:宇宙

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为12.2。

2019-06-03 05:56:21

12.20

暂未公开
49

提供者:纶巾

暂未公开
batch数据为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为11.08。

2019-05-23 08:19:35

11.08

暂未公开
50

提供者:火炎焱燚

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为10.54。

2019-05-19 02:25:16

10.54

暂未公开
51

提供者:Reluminia

暂未公开
batch数据为512,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为9.89。

2019-05-18 22:22:36

9.89

暂未公开
52

提供者:Nightingale

暂未公开
batch数据为32,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为8.14。

2019-05-25 15:10:54

8.14

暂未公开
53

提供者:hiccup

暂未公开
batch数据为32,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为7.19。

2019-05-18 06:13:02

7.19

暂未公开
54

提供者:zeng-_-|

暂未公开
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6.8。

2019-05-31 22:54:00

6.80

暂未公开
55

提供者:DDBG

暂未公开
batch数据为500,循环次数为256次,损失函数优化完,最终完成评分为5.98。

2019-05-20 15:17:03

5.98

暂未公开
56

提供者:有分儿就行

暂未公开
batch数据为500,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为5.88。

2019-05-22 20:04:10

5.88

暂未公开
57

提供者:天天向上

暂未公开
batch数据为64,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为4.25。

2019-05-17 18:47:33

4.25

暂未公开
58

提供者:练字不能停

暂未公开
batch数据为1000,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为3.94。

2019-05-25 18:18:11

3.94

暂未公开
59

提供者:Joshua

暂未公开
batch数据为3500,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为3.79。

2019-05-18 15:35:31

3.79

暂未公开
60

提供者:Shane恆

暂未公开
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3.62。

2019-06-01 21:39:39

3.62

暂未公开
61

提供者:yaa จุ๊บ

暂未公开
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3.6。

2019-07-09 16:22:09

3.60

暂未公开
62

提供者:风逸

暂未公开
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3.21。

2019-05-23 12:21:48

3.21

暂未公开
63

提供者:刘小伙要低调!

暂未公开
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3.11。

2019-06-28 20:29:48

3.11

暂未公开
64

提供者:Teenage Dream

暂未公开
batch数据为32,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为2.84。

2019-05-19 10:02:42

2.84

暂未公开
65

提供者:亚豪

暂未公开
batch数据为256,循环次数为16次,损失函数优化完,最终完成评分为2.58。

2019-05-21 18:26:06

2.58

暂未公开
66

提供者:tk

暂未公开
batch数据为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为2.48。

2019-05-23 20:37:23

2.48

暂未公开
67

提供者:你猜猜我是谁

暂未公开
batch数据为128,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为2.33。

2019-05-20 23:17:35

2.33

暂未公开
68

提供者:markov_future

暂未公开
batch数据为1000,循环次数为128次,损失函数优化完,最终完成评分为1.34。

2019-05-20 12:44:33

1.34

暂未公开
69

提供者:门门

暂未公开
batch数据为512,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为1.34。

2019-05-25 20:46:51

1.34

暂未公开
70

提供者:poplar

暂未公开
batch数据为32,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为1.21。

2019-06-11 09:41:30

1.21

暂未公开
71

提供者:Amadeus

暂未公开
batch数据为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为1.19。

2019-05-20 16:21:07

1.19

暂未公开
72

提供者:ON-looker

暂未公开
batch数据为32,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为1.19。

2019-06-13 22:40:09

1.19

暂未公开
73

提供者:tutu

暂未公开
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1.09。

2019-06-14 19:16:42

1.09

暂未公开
74

提供者:clare

暂未公开
batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为1.04。

2019-05-17 17:42:34

1.04

暂未公开
75

提供者:麦小杨

暂未公开
batch数据为128,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为1.02。

2019-05-26 00:25:03

1.02

暂未公开
76

提供者:flying

暂未公开
batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为0.97。

2019-05-20 19:17:58

0.97

暂未公开
77

提供者:Allison

暂未公开
batch数据为1000,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为0.87。

2019-07-02 11:38:58

0.87

暂未公开
78

提供者:优雅一只猫

暂未公开
batch数据为64,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为0.85。

2019-05-20 16:14:34

0.85

暂未公开
第一名
暖阳。 2019-08-17 19:53:19
2019-08-17 19:53:19
69.95
第二名
王冠 2019-10-26 19:06:29
2019-10-26 19:06:29
68.93
第三名
章鑫 2019-11-21 12:11:56
2019-11-21 12:11:56
28.01
4
cnn 2019-08-15 22:54:51
2019-08-15 22:54:51
8.38
5
clare 2019-08-15 01:14:43
2019-08-15 01:14:43
4.81
6
绝缘体 2019-09-08 03:19:17
2019-09-08 03:19:17
3.98
7
ljz001234 2019-11-18 22:27:14
2019-11-18 22:27:14
2.43
8
也曾非黑即白 2019-11-19 19:22:24
2019-11-19 19:22:24
1.55
9
MJZ_98 2019-11-25 21:05:42
2019-11-25 21:05:42
1.46
10
Ghardy 2019-08-02 21:14:16
2019-08-02 21:14:16
1.31
11
junex 2019-08-02 23:04:30
2019-08-02 23:04:30
1.31
12
2019-08-03 17:47:05
2019-08-03 17:47:05
1.31
13
Woz 2019-08-05 10:06:47
2019-08-05 10:06:47
1.31
14
小数定理 2019-08-19 14:12:48
2019-08-19 14:12:48
1.31
15
椉風 2019-08-28 20:52:21
2019-08-28 20:52:21
1.31
16
Zuolong 2019-09-01 13:32:07
2019-09-01 13:32:07
1.31
17
BLOOM 2019-09-05 10:35:14
2019-09-05 10:35:14
1.31
18
A0宋志龙 2019-09-16 19:48:13
2019-09-16 19:48:13
1.31
19
XIANG1570761802 2019-10-12 18:34:00
2019-10-12 18:34:00
1.31
20
朱程程 2019-10-24 10:15:19
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1.31
21
陈鹏 2019-11-01 16:02:40
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1.31
22
Mr . White 2019-11-04 19:11:55
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1.31
23
LVgm 2019-11-05 18:28:56
2019-11-05 18:28:56
1.31
24
姬了个喵 2019-11-11 16:33:49
2019-11-11 16:33:49
1.31
25
Boyce Avenue 2019-11-14 16:59:53
2019-11-14 16:59:53
1.31

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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

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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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

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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

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