Intel场景分类挑战赛

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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

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。

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

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
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

参考文献:

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

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: image_path,

输出字段: label,

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:

展开

  • 竞赛排行榜
  • 自由练习榜单
超过 80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:围生

暂未公开
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99.18。

2019-04-01 20:17:36

10.00

暂未公开
第三名

提供者:玄学上分

大神经验
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

大神经验
第三名

提供者:trick_or_treat

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94.13。

2019-03-30 03:10:33

935.00

暂未公开
4

提供者:KG

大神经验
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

大神经验
5

提供者:善假于物

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93.81。

PyTorch

ResNet18

2019-03-31 07:19:15

882.00

暂未公开
6

提供者:天天向上

大神经验
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

大神经验
7

提供者:興趣使然的吃瓜少年

大神经验
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

大神经验
8

提供者:RandomYC

大神经验
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

大神经验
9

提供者:cclxx

大神经验
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

大神经验
10

提供者:mingda

暂未公开
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

暂未公开
11

提供者:科科

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91.9。

2019-04-01 23:21:33

10.00

暂未公开
12

提供者:Daiccccc

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91.69。

2019-03-30 01:36:18

759.00

暂未公开
13

提供者:火炎焱燚

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91.58。

2019-04-04 12:27:47

10.00

暂未公开
14

提供者:ChangeBio

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91.55。

Pretrained

DenseNet121

2019-04-28 19:35:13

暂未公开
15

提供者:周阳

暂未公开
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

暂未公开
16

提供者:梯度下降

暂未公开
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

暂未公开
17

提供者:Hlic

暂未公开
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

暂未公开
18

提供者:lyming

暂未公开
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

暂未公开
19

提供者:唱跳RAP打篮球

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89.96。

2019-04-01 17:20:56

10.00

暂未公开
20

提供者:生

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89.82。

2019-03-31 12:20:31

552.00

暂未公开
21

提供者:Hallo

暂未公开
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

暂未公开
22

提供者:小北

暂未公开
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

暂未公开
23

提供者:篠筱筱

暂未公开
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

暂未公开
24

提供者:Joker Song

暂未公开
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

暂未公开
25

提供者:troublemaker

暂未公开
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

暂未公开
26

提供者:丶人狠话不多

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88.2。

2019-04-01 21:18:00

10.00

暂未公开
27

提供者:我吃定了这第一

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87.82。

2019-04-01 22:03:27

10.00

暂未公开
28

提供者:统治了宇宙的外星人

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87.73。

2019-03-30 14:42:41

210.00

暂未公开
29

提供者:sytv587

暂未公开
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

暂未公开
30

提供者:红色的小蓝帽

暂未公开
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

暂未公开
31

提供者:你猜猜我是谁

暂未公开
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

暂未公开
32

提供者:玥神

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85.53。

2019-03-29 23:49:11

440.00

暂未公开
33

提供者:Teenage Dream

暂未公开
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

暂未公开
34

提供者:reallocing

暂未公开
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

暂未公开
35

提供者:yangsmile

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85.03。

2019-04-19 21:06:41

暂未公开
36

提供者:lightning-zgc

暂未公开
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

暂未公开
37

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84.41。

2019-03-30 10:03:56

224.00

暂未公开
38

提供者:全世界都在为你让路

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83.03。

2019-04-01 17:55:18

10.00

暂未公开
39

提供者:就是很任性

暂未公开
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

暂未公开
40

提供者:江枫渔火

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82.57。

2019-03-30 23:39:04

290.00

暂未公开
41

提供者:笑尘

暂未公开
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

暂未公开
42

提供者:zhiduanqingchang

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82.1。

2019-04-01 06:56:54

10.00

暂未公开
43

提供者:kongd

暂未公开
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

暂未公开
44

提供者:静水流深

暂未公开
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

暂未公开
45

提供者:Value_H

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81.86。

2019-04-01 11:24:20

10.00

暂未公开
46

提供者:张宇廷

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81.8。

2019-04-01 16:07:06

10.00

暂未公开
47

提供者:楚

暂未公开
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

暂未公开
48

提供者:Seeney

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81.33。

2019-04-01 07:11:06

10.00

暂未公开
49

提供者:FlyAI

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80.6。

2019-07-04 16:31:57

暂未公开
50

提供者:cactus_6

暂未公开
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

暂未公开
51

提供者:喵喵

暂未公开
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

暂未公开
52

提供者:Kyle_gkm

暂未公开
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

暂未公开
53

提供者:心语滑落指尖

暂未公开
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

暂未公开
54

提供者:wrzhenian

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79.4。

2019-07-10 11:11:26

暂未公开
55

提供者:我的爱在西元前1554081999

暂未公开
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

暂未公开
56

提供者:圣

暂未公开
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

暂未公开
57

提供者:w3217988

暂未公开
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

暂未公开
58

提供者:沐阳听风

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66.77。

2019-03-30 23:20:23

10.00

暂未公开
59

提供者:若,只如初见

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64.02。

2019-04-12 13:58:56

暂未公开
60

提供者:SHine

暂未公开
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

暂未公开
61

提供者:lit_w

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50.87。

2019-04-01 23:26:32

10.00

暂未公开
62

提供者:哇咔咔

暂未公开
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

暂未公开
63

提供者:在北等你

暂未公开
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

暂未公开
64

提供者:DLin

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30.29。

2019-04-01 22:55:34

10.00

暂未公开
65

提供者:毛利

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25.98。

2019-08-07 02:18:48

暂未公开
66

提供者:hjxl_dww

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21.72。

2019-04-01 11:45:16

10.00

暂未公开
67

提供者:cube777

暂未公开
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

暂未公开
68

提供者:王桢

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17.2。

2019-04-01 02:13:37

10.00

暂未公开
第一名
Biao_Ge 2019-09-08 02:58:10
2019-09-08 02:58:10
91.14
第二名
PH 2019-09-02 00:26:52
2019-09-02 00:26:52
89.55
第三名
latalio 2019-10-11 17:16:46
2019-10-11 17:16:46
86
4
余生有我 2019-08-23 18:21:32
2019-08-23 18:21:32
77.16
5
大佬带带我 2019-08-23 22:01:34
2019-08-23 22:01:34
77.16
6
Liuzhongsheng 2019-08-30 12:06:49
2019-08-30 12:06:49
77.16
7
benjaminlinken 2019-08-31 14:54:27
2019-08-31 14:54:27
77.16
8
2019-09-07 11:06:14
2019-09-07 11:06:14
77.16
9
sudoku 2019-10-19 22:04:19
2019-10-19 22:04:19
77.16
10
2019-08-23 14:08:00
2019-08-23 14:08:00
35.07
11
Tiernos 2020-03-20 00:24:40
2020-03-20 00:24:40
31.64
12
比如说 2019-09-25 01:54:13
2019-09-25 01:54:13
28.79

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

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 }

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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

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$vue{flag?'报名成功!':'参赛温馨提示'}

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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。

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