结核杆菌目标检测

分享给好友

奖金池 ¥ 3000

报名参赛

体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

报名参赛

大赛简介

结核病(Tuberculosis,TB)是由结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis) 引起的一种慢性人畜共患病,它不受年龄、性别、种族、职业、地区的影响,人体许多器官、系统均可患结核病,其中以肺结核最为常见。结核病既是一个公共卫生问题,也是一个社会经济问题,对人类的公共健康构成很大威胁,因此对其快速诊断检测就至关重要。

染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像中显现,医生则可以通过检测图像中的结核杆菌辅助诊断患者是否有结核病。

通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作,应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求。

参赛须知

参赛时间:2020.09.20 12:00:00-2020.10.20 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)
冠军奖 1人 1500元奖金 + 1000分钟Tesla-GPU云端训练时长
亚军奖 1人 800元奖金 + 500分钟Tesla-GPU云端训练时长
季军奖 1人 400元奖金 + 500分钟Tesla-GPU云端训练时长
第四名 1人 200元奖金
第五名 1人 100元奖金

奖励获取要求:

  • 上线时间:2020-07-17
  • 组队时间:2020年09月20日12点至2020年10月05日12点
  • 月排名奖结算时间:2020-10-20 20:00:00
  • 奖金获取标准:45<Score 根据排名获得奖金
  • 比赛结束两周时间内,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);
  • 温馨提示:未在有效时间内提供答辩经验的参赛者,视为放弃奖励资格哦!

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作,应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求。

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 样例
train.csv image_path str 图片的相对路径 image/0.jpg
xml_path str 标注文件的相对路径 xml/0.xml

评审标准

算法输入输出格式

系统评估时,要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出,格式如下所示。

输入字段:

{
  "image_path":"image/0.jpg"
}

输出字段:

{
  "image_name":"0.jpg",
  "label_name":"TBbacillus",
  "confidence":"0.0001",
  "bbox":"[xmin,ymin,width,height]"
}

温馨提示:评估输出格式要求请参考样例prediction.py文件中已实现的代码。

评审指标说明

  • 采用COCO mAP[@0.5:0.05:0.95] 指标(mean Average Precision) 进行计算,即将10个不同IOU阈值下的mAP取平均值作为最终结果。其中每张图片最多取80个预测框。
  • 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prediction.py中的load_model和predict方法。系统使用这些方法评估模型算出评分。

展开

  • 竞赛排行榜
  • 讨论($vue{comment_count})
超过 45分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
讨论
500字
表情
每日优质讨论奖励 20FAI
发送
每日优质讨论奖励 20FAI
删除确认
是否删除该条评论?
取消 删除
第三名

jesse01

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49.84。

2020-10-20 17:51:36

49.84

第三名

前排板凳瓜子

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44.83。

2020-10-19 23:19:54

44.83

第三名

天涯·明月·刀

batch数据为3,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为44.38。

2020-08-23 21:52:17

44.38

4

flyai会员1594289657

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44.29。

2020-08-25 05:02:22

44.29

5

江水

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44.17。

2020-10-19 06:34:38

44.17

6

Koolo233

batch数据为10,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为43.78。

2020-08-29 23:23:55

43.78

7

chenfeng

batch数据为6,循环次数为11次,损失函数优化完,最终完成评分为42.9。

2020-08-18 21:08:10

42.90

8

龙哥,^_^哈哈

batch数据为2,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为42.76。

2020-07-31 22:38:27

42.76

9

Downey

batch数据为8,循环次数为40次,损失函数优化完,最终完成评分为42.45。

2020-08-04 19:52:23

42.45

10

吴彦祖

batch数据为8,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为42.43。

2020-10-15 01:42:57

42.43

11

天天天明

batch数据为4,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为42.32。

2020-08-08 02:15:40

42.32

12

小林子的团队

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41.74。

2020-07-30 15:21:57

41.74

13

cyh12315

batch数据为16,循环次数为35次,损失函数优化完,最终完成评分为41.29。

2020-07-28 19:06:33

41.29

14

batch数据为16,循环次数为24次,损失函数优化完,最终完成评分为41.28。

2020-08-18 01:44:15

41.28

15

qqm

batch数据为2,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为41.22。

2020-10-20 03:44:58

41.22

16

芦花似雪

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41.17。

2020-07-20 18:12:00

41.17

17

我改名字了

batch数据为1,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为41.03。

2020-07-20 13:38:38

41.03

18

别人的公园

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40.83。

2020-07-17 22:32:57

40.83

19

ggcc

batch数据为5,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为40.79。

2020-07-21 22:19:27

40.79

20

upc_zmj

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40.71。

2020-07-23 20:45:23

40.71

21

洋姜

batch数据为10,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为40.7。

2020-08-23 12:27:42

40.70

22

mki

batch数据为16,循环次数为15次,损失函数优化完,最终完成评分为40.67。

2020-08-18 21:53:24

40.67

23

飞回地球

batch数据为2,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为40.5。

2020-08-08 21:41:33

40.50

24

关山难越

batch数据为8,循环次数为12次,损失函数优化完,最终完成评分为40.23。

2020-08-07 16:07:29

40.23

25

upc_wy

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40.16。

2020-07-22 11:57:33

40.16

26

冲鸭冲鸭

batch数据为4,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为39.37。

2020-10-18 12:17:29

39.37

27

养乐多

batch数据为1,循环次数为9次,损失函数优化完,最终完成评分为39.31。

2020-07-24 18:00:18

39.31

28

样例基线的团队

batch数据为8,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为39.13。

2020-07-17 12:10:22

39.13

29

陨星落云

batch数据为20,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为38.9。

2020-07-19 19:41:10

38.90

30

Star*

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38.07。

2020-10-18 11:46:50

38.07

31

free_bird

batch数据为6,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为38.01。

2020-08-19 12:59:39

38.01

32

温柔的包子

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36.79。

2020-07-17 23:18:26

36.79

33

氕氘氚

batch数据为4,循环次数为11次,损失函数优化完,最终完成评分为36.12。

2020-07-23 16:09:19

36.12

34

拥抱晴空

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36。

2020-07-17 19:27:57

36.00

35

Feng1583890403

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36。

2020-07-17 21:44:54

36.00

36

鱼头

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36。

2020-07-17 21:53:50

36.00

37

MajestyBro

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36。

2020-07-18 14:38:48

36.00

38

吴开顺

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36。

2020-07-19 02:06:45

36.00

39

白帆

batch数据为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-07-20 09:12:36

36.00

40

honor

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36。

2020-07-20 10:07:12

36.00

41

LINMUX

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36。

2020-07-20 16:07:19

36.00

42

失去由于拥有的团队

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36。

2020-07-20 17:31:15

36.00

43

Zou

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36。

2020-07-22 17:21:43

36.00

44

zcw_jack

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36。

2020-07-23 20:41:20

36.00

45

Michael Shen

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36。

2020-07-23 22:11:48

36.00

46

flyai会员1595578902

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36。

2020-07-24 16:56:28

36.00

47

Ashly杜嘟嘟

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36。

2020-07-25 20:20:28

36.00

48

乐乐乐

batch数据为2,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-07-25 22:30:07

36.00

49

上帝不会掷骰子

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-07-27 12:58:55

36.00

50

悬象著明

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36。

2020-07-31 21:07:06

36.00

51

AI 菌

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36。

2020-08-01 13:21:59

36.00

52

Xavier1596265944

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36。

2020-08-01 15:16:47

36.00

53

=

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36。

2020-08-02 22:41:37

36.00

54

Anstarc

batch数据为64,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-08-03 10:24:40

36.00

55

清晨的光明

batch数据为2,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-08-03 11:40:56

36.00

56

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36。

2020-08-03 21:02:28

36.00

57

初九

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36。

2020-08-05 22:40:02

36.00

58

xaioqiang

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36。

2020-08-18 21:25:43

36.00

59

syg

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36。

2020-08-18 22:24:05

36.00

60

世界那么大,

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36。

2020-08-21 14:56:22

36.00

61

郭学栋_01

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-08-21 23:16:44

36.00

62

朝阳东升

batch数据为8,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-08-25 09:45:35

36.00

63

wwwhx

batch数据为64,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为36。

2020-08-26 11:47:09

36.00

64

Charles Z

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36。

2020-09-21 15:41:43

36.00

65

男巫

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36。

2020-09-22 15:31:13

36.00

66

cnn

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36。

2020-09-29 09:55:30

36.00

67

Barry1600929070

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36。

2020-09-30 14:35:43

36.00

68

冷冷冷的喵

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36。

2020-10-05 16:31:04

36.00

69

荆城

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36。

2020-10-09 18:54:07

36.00

70

FightingGoWp

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36。

2020-10-10 21:32:24

36.00

71

flyai会员1602723513

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36。

2020-10-15 09:04:40

36.00

72

茴意

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36。

2020-10-16 14:43:11

36.00

73

下一站、幸福

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36。

2020-10-18 19:16:11

36.00

74

反正不告诉你

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36。

2020-10-21 14:43:53

36.00

75

郭的团队

batch数据为8,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为35.7。

2020-07-17 17:23:52

35.70

76

非黑即白

batch数据为12,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为35.57。

2020-07-18 01:28:33

35.57

77

Tina Gao

batch数据为8,循环次数为90次,损失函数优化完,最终完成评分为35.06。

2020-08-04 18:55:29

35.06

78

蝴蝶

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8.33。

2020-10-19 12:13:01

8.33

79

Tiernos

batch数据为5,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为0.93。

2020-07-28 00:56:00

0.93

80

想吃多但不想长胖

batch数据为8,循环次数为80次,损失函数优化完,最终完成评分为0.61。

2020-08-14 18:30:32

0.61

81

湖畔小草

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0.12。

2020-10-19 14:41:07

0.12

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

你还没有任何提交记录喔...

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

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

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(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

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 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

更多参赛帮助请查看文档中心

$vue{ errorTip }

发送样例至我的邮箱

已发送

已发送成功

请查收FlyAI官方邮件查看详情 根据样例提高算法评分可以获得积分奖励 用来兑换GPU训练时长

确定

$vue{flag?'报名成功!':'参赛温馨提示'}

通过迭代赛题的样例代码提高模型准确率哦~
准确率越高,奖励越丰富!

查看样例代码

⼤神你好!当前能⼒值⽆法参加新⼿手赛

多给新手一些机会哦~

查看样例代码

打开微信,使用扫一扫功能分享给好友

绑定你的微信账号

用于本地环境登录和实时接收训练通知
参赛提示


申请参赛资格请扫描上方二维码联系FlyAI客服

当前赛题您未在 24小时内 报名参加
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

当前赛题您未在 48小时内 提交有效成绩
参赛资格已失效,如有疑问请联系FlyAI客服

参加其他比赛
提交结果文件
提示:每次提交需消耗 10 FAI

仅支持上传 CSV 格式的文件

$vue{csvName}上传成功
取消 确认提交

评估成绩得分

$vue{csv_data.score}
$vue{csv_data.lable}
关闭结果

报名前需认证

请先完成个人的身份信息认证后再报名哦!

取消 前往认证
报名确认
报名参与本场比赛前请仔细阅读并勾选竞赛协议,点击确定报名即可报名成功!

参赛者须同意如下保密规则:

1.保密信息范围:平台方向参赛者披露或提供的全部信息,以及参赛者因参加本次大赛从平台方处获得、知晓所得的商业秘密和其他所有非第三方所知的信息,包括但不限于 :

(1)平台方提供的图片、语音、数据、代码等;

(2)平台方从第三方处获得但应承担保密义务的数据、信息;

(3)其他通常不为平台方以外的人所知晓、未在公共领域被正式公开的数据、信息;

2.参赛者保证仅按照平台方的指定要求在指定区域及系统内使用保密信息于参赛的合理目的使用,参赛者不得以不符合平台方要求的方式获取、使用保密信息,不得以任何形式向任何第三方泄露、披露、传播、出售、转让或用于任何商业用途及其用途等。

3.参赛者认可上述所有信息为平台方的保密信息,参赛者同意对平台方的上述保密信息严格保密,并采取所有必要的保密措施,不得向公众披露此等保密信息或向第三方披露此等保密信息。

4.参赛者承诺不发表对平台方及大赛举办等的任何不利言论,并不会在任何场合以及向任何媒体、网络等途径发表或泄露参赛者在参加大赛过程中知晓的保密信息、商业秘密等,否则,平台方有权取消参赛者的参赛资格、获得奖金等,且参赛者应对平台方造成的全部损失进行赔偿。

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。

如您不同意本协议,请不要进行任何后续操作;否则视为您已了解并完全同意本协议各项内容,本协议即在您和FlyAI之间产生法律效力。

滑动下拉阅读保密规则并勾选同意《FlyAI竞赛参赛协议》
确定报名
确定报名