Intel场景分类挑战赛

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剩余奖金 ¥ 0

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大赛简介

此数据集来自英特尔场景分类挑战赛。数据集共包含森林、街道、海景等6个场景,共24335张图片。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

如何参赛?

  • 请在项目详情页点击【立即报名】按钮,首次需验证手机号、完善报名信息
  • 请点击本页的【资料下载】按钮,下载参赛资料并详细阅读README.md文件

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
  • 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
  • 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)
FlyAI挑战奖 所有挑战者 奖金获取标准:70<Score 更新自己的算法得分可再次获得差额奖金
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

备注:

  • 超过项目标准得分即可获得奖金,分值差距越大,所获奖金比例越高;
  • 按照所有挑战者提交作品时间先后,后台审核作品并更新到排行榜中,【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中,但无法获取奖金;
  • 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

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。

数据来源

intelSceneClassification

数据描述

字段说明:

字段名 字段类型 取值区间 字段描述
image_path string 不为空 图片的相对路径
label int 大于等于 0, 小于等于 5 场景类别

输入字段: image_path,

输出字段: label,

参考文献:

[1]https://www.kaggle.com/dipam7/intel-data-scene

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、FastAI等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交csv文件?

  • FlyAI竞赛平台无需提交csv文件,在网页上点击报名,下载项目,使用你熟练的框架,修改main.py中的网络结构,和processor.py中的数据处理。请仔细阅读右侧提交指南,使用FlyAI命令参与比赛。

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:围生

10.00

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99.18。

2019-04-01 03:48:21

10.00

99.18

第三名

提供者:玄学上分

1006.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为95.01。

2019-03-29 23:18:44

1006.00

95.01

第三名

提供者:trick_or_treat

935.00

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94.13。

2019-03-30 03:10:33

935.00

94.13

4

提供者:KG

81.00

batch数据为64,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.81。

2019-03-30 22:08:54

81.00

93.81

5

提供者:善假于物

882.00

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93.81。

PyTorch

ResNet18

2019-03-31 07:19:15

882.00

93.81

6

提供者:天天向上

258.00

batch数据为32,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为93.72。

2019-03-31 09:04:50

258.00

93.72

7

提供者:興趣使然的吃瓜少年

679.00

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92.96。

2019-03-31 04:32:48

679.00

92.96

8

提供者:RandomYC

124.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为92.66。

2019-03-31 08:35:53

124.00

92.66

9

提供者:cclxx

376.00

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92.37。

2019-04-01 13:04:30

376.00

92.37

10

提供者:mingda

10.00

batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.96。

2019-04-01 14:41:10

10.00

91.96

11

提供者:科科

10.00

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91.9。

2019-04-01 23:21:33

10.00

91.90

12

提供者:Daiccccc

759.00

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91.69。

2019-03-30 01:36:18

759.00

91.69

13

提供者:火炎焱燚

10.00

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91.58。

2019-04-04 12:27:47

10.00

91.58

14

提供者:ChangeBio

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91.55。

Pretrained

DenseNet121

2019-04-28 19:35:13

91.55

15

提供者:周阳

10.00

batch数据为128,循环次数为6000次,损失函数优化完,最终完成评分为91.31。

2019-04-02 12:51:49

10.00

91.31

16

提供者:梯度下降

10.00

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91.02。

2019-04-01 20:05:40

10.00

91.02

17

提供者:Hlic

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.75。

2019-04-01 10:21:55

10.00

90.75

18

提供者:lyming

684.00

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.49。

2019-03-30 01:55:37

684.00

90.49

19

提供者:唱跳RAP打篮球

10.00

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89.96。

2019-04-01 17:20:56

10.00

89.96

20

提供者:生

552.00

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89.82。

2019-03-31 12:20:31

552.00

89.82

21

提供者:Hallo

637.00

batch数据为128,循环次数为2222次,损失函数优化完,最终完成评分为89.67。

2019-03-30 00:55:47

637.00

89.67

22

提供者:小北

10.00

batch数据为64,循环次数为240次,损失函数优化完,最终完成评分为89.58。

2019-03-30 20:19:30

10.00

89.58

23

提供者:篠筱筱

10.00

batch数据为32,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为88.58。

2019-04-02 10:24:40

10.00

88.58

24

提供者:Joker Song

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88.55。

PyTorch

resnet34

2019-04-04 11:18:48

88.55

25

提供者:troublemaker

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.38。

2019-03-31 02:00:19

10.00

88.38

26

提供者:丶人狠话不多

10.00

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88.2。

2019-04-01 21:18:00

10.00

88.20

27

提供者:你好像很厉害的样子

10.00

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87.82。

2019-04-01 22:03:27

10.00

87.82

28

提供者:统治了宇宙的外星人

210.00

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87.73。

2019-03-30 14:42:41

210.00

87.73

29

提供者:sytv587

10.00

batch数据为256,循环次数为400次,损失函数优化完,最终完成评分为87.11。

2019-03-30 22:17:22

10.00

87.11

30

提供者:红色的小蓝帽

502.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87。

PyTorch

DenseNet121

2019-03-29 21:39:34

502.00

87.00

31

提供者:你猜猜我是谁

408.00

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.79。

2019-03-30 11:05:53

408.00

86.79

32

提供者:玥神

440.00

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85.53。

2019-03-29 23:49:11

440.00

85.53

33

提供者:Teenage Dream

10.00

batch数据为64,循环次数为8000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.38。

2019-04-01 15:38:20

10.00

85.38

34

提供者:reallocing

10.00

batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.18。

2019-04-08 17:47:16

10.00

85.18

35

提供者:yangsmile

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85.03。

2019-04-19 21:06:41

85.03

36

提供者:lightning-zgc

10.00

batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为84.74。

2019-04-02 17:54:10

10.00

84.74

37

提供者:zeng-_-|

224.00

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84.41。

2019-03-30 10:03:56

224.00

84.41

38

提供者:全世界都在为你让路

10.00

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83.03。

2019-04-01 17:55:18

10.00

83.03

39

提供者:就是很任性

283.00

batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为82.89。

2019-03-31 11:08:02

283.00

82.89

40

提供者:江枫渔火

290.00

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82.57。

2019-03-30 23:39:04

290.00

82.57

41

提供者:笑尘

10.00

batch数据为512,循环次数为401次,损失函数优化完,最终完成评分为82.3。

2019-03-30 15:54:28

10.00

82.30

42

提供者:zhiduanqingchang

10.00

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82.1。

2019-04-01 06:56:54

10.00

82.10

43

提供者:kongd

10.00

batch数据为64,循环次数为1800次,损失函数优化完,最终完成评分为82.07。

2019-03-31 00:20:45

10.00

82.07

44

提供者:静水流深

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为82.07。

2019-04-02 09:45:55

10.00

82.07

45

提供者:Value_H

10.00

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81.86。

2019-04-01 11:24:20

10.00

81.86

46

提供者:张宇廷

10.00

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81.8。

2019-04-01 16:07:06

10.00

81.80

47

提供者:楚

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为81.66。

2019-04-01 15:45:14

10.00

81.66

48

提供者:Ant_

10.00

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81.33。

2019-04-01 07:11:06

10.00

81.33

49

提供者:FlyAI

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80.6。

2019-07-04 16:31:57

80.60

50

提供者:cactus_6

144.00

batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为80.48。

2019-03-30 14:25:05

144.00

80.48

51

提供者:喵喵

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为80.48。

2019-04-25 10:53:14

80.48

52

提供者:Kyle_gkm

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为80.28。

2019-04-01 05:45:32

10.00

80.28

53

提供者:心语滑落指尖

10.00

batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为80.28。

2019-04-01 22:54:59

10.00

80.28

54

提供者:wrzhenian

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79.4。

2019-07-10 11:11:26

79.40

55

提供者:我的爱在西元前1554081999

10.00

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77.9。

2019-04-01 20:36:18

10.00

77.90

56

提供者:圣

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为77.52。

2019-03-30 13:21:39

10.00

77.52

57

提供者:w3217988

10.00

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69.03。

2019-03-29 22:41:30

10.00

69.03

58

提供者:沐阳听风

10.00

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66.77。

2019-03-30 23:20:23

10.00

66.77

59

提供者:若,只如初见

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64.02。

2019-04-12 13:58:56

64.02

60

提供者:SHine

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54.98。

PyTorch

resnet101

2019-04-03 19:57:27

54.98

61

提供者:lit_w

10.00

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50.87。

2019-04-01 23:26:32

10.00

50.87

62

提供者:哇咔咔

10.00

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为47.08。

2019-04-01 23:56:29

10.00

47.08

63

提供者:在北等你

10.00

batch数据为2,循环次数为800次,损失函数优化完,最终完成评分为40.77。

2019-03-30 18:13:14

10.00

40.77

64

提供者:DLin

10.00

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30.29。

2019-04-01 22:55:34

10.00

30.29

65

提供者:毛利

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25.98。

2019-08-07 02:18:48

25.98

66

提供者:hjxl_dww

10.00

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21.72。

2019-04-01 11:45:16

10.00

21.72

67

提供者:cube777

10.00

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18.49。

2019-04-01 09:41:18

10.00

18.49

68

提供者:王桢

10.00

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17.2。

2019-04-01 02:13:37

10.00

17.20

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训练记录

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使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux
1. 下载项目并解压
2.进入到项目目录下,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.本地开发调试

运行flyai.exe程序,点击"本地调试"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可调用main.py

如果使用本地IDE开发,需要执行安装“flyai”依赖并导入项目,运行main.py

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"提交到GPU"按钮,输入循环次数和数据量,点击运行即可提交到GPU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

1. 下载项目并解压
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

首先进入到项目对应的磁盘中,然后执行

cd path\to\project

Windows用户使用 flyai.exe

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

flyai.exe test

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖,并运行 main.py

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

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

flyai.exe train

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

完整训练设置执行代码示例:

flyai.exe train -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 。

1. 下载项目并解压
2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试(第一次使用需要使用微信扫码登录)

./flyai test 注意:命令前面不要加sudo

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖,并运行 main.py

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

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train 注意:命令前面不要加sudo

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

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 。

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