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FlyAI竞赛:秃头识别趣味新手赛
大赛简介
这是一个有趣的算法竞赛赛题,你可能见过的很多赛题都是对人脸进行分类识别,但是这场比赛却是一场专门对“秃头小宝贝”的分类竞赛。
Bald Classification Dataset(秃头数据集)由 Ashish Jangra 于今年 5 月发布。FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,其中训练集和验证集划分比例为7:3;
通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊,协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具,无论是在密集人群中发现目标群体,还是对比特定区域之间的目标群体密度,都可以进行尝试。
参赛须知
参赛时间:2020.06.23 12:00:00-2020.07.23 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 | 1000元奖金 + 2000 分钟Tesla-GPU云端训练时长 |
亚军奖 | 1人 | 600元奖金 + 2000 分钟Tesla-GPU云端训练时长 |
季军奖 | 1人 | 200元奖金 + 1000 分钟Tesla-GPU云端训练时长 |
第四名 | 1人 | 100元奖金 + 1000 分钟Tesla-GPU云端训练时长 |
第五名 | 1人 | 100元奖金 |
奖励获取要求:
- 上线时间:2020-06-23
- 月排名奖结算时间:2020-07-23 20:00:00
- 奖金获取标准:95<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
FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像,其中训练集和验证集划分比例为7:3; 通过训练秃头数据集,可以快速算出合影、视频、或区域街景中,目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊,协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具,无论是在密集人群中发现目标群体,还是对比特定区域之间的目标群体密度,都可以进行尝试。
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 | ./data/input/BaldClassification/image/0.png |
label | int | 标签 | 0 |
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":"./data/input/BaldClassification/image/0.png"
}
输出字段:
{"label":"0"
}
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。
更多精彩内容请访问FlyAI-AI竞赛服务平台;为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台;每周免费提供项目开源算法样例,支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。挑战者,都在FlyAI!!!
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