2019百度之星开发者大赛自7月1日启动以来,已收到近1800支队伍报名参赛。本次大赛以轻量级目标检测为赛题,选手需找出所给图像中所有感兴趣的目标,确定它们的位置和大小,同时使用飞桨模型输出所给图片中每个目标的信息,最终榜单排名前10的队伍进入决赛。
今天,我们梳理了选手最关心的11个问题,覆盖报名参赛、基线、评测脚本和PaddleSlim使用教程。目前报名截止日期已延长至8月10日,如果你还没有报名参赛,希望本文对你有帮助。
一、百度之星FAQ-报名篇
Q1 如何组队报名参赛?
A1 目前页面暂不支持报名组队功能。若以团队形式参赛,须指定其中一人为队长。队长作为团队发言人与通讯联络人,注册的百度账号由团队内部共享使用。参赛期间登录AI Studio平台需保持与该账号一致。
Q2 现有队伍如何增加新成员?
A2 线下自由组队,每支参赛队伍人数不超过5人,允许跨单位自由组队,每人只能参加一支队伍。队员信息待获奖评定期间由队长统一提供,组委会将对获奖成员信息核实后统一发放奖品。
Q3 个人参赛报名成功后允许转为团队参赛吗?
A3 允许,可参考组队报名参赛事项。
Q4 若队员也报名了,是否影响最终的团队成绩(如被判为作弊等)?
A4 无影响,队员可使用自己注册的账号训练模型,最终由队长的账号统一提交结果。
二、百度之星FAQ-参赛篇
Q1 本次比赛使用什么数据集,是否有框架限制?
A1 本次比赛使用COCO 2017数据集,选手必须提交基于飞桨的工程代码,其他框架暂不支持。
数据集地址:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/7122
Q2 何时提交代码,提交规格是否有限制?
A2 8月2日评测入口正式开放,使用飞桨训练的多文件模型需打包上传,文件大小不超过30 MB,格式为.zip或tar.gz。
访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/7,点击【提交结果】栏目了解更多详情。
Q3 是否允许使用个人环境训练模型?
A3 选手可使用自己环境训练模型,但最终需将模型提交至AIStudio,鼓励选手使用AI Studio提供的TeslaV100免费GPU算力在线训练模型。目前AI Studio单个Notebook项目内存扩展至8核32G,助力选手训练COCO数据集。
每天登录AI Studio即送12小时算力,连续5天额外赠送48小时算力。访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=444
申请最高长达120小时免费GPU算力。
Q4 比赛的评分标准是什么?最终如何评选出前10支队伍进入决赛?
A4 比赛考察模型的训练效率,包括模型的计算复杂度和精度。计算复杂度使用乘法累加次数计算,精度使用在COCO 2017 test-dev上评测的mAP结果(与排行榜上的COCO 2017 val评测不同)。
组委会将对榜单前20名团队进行评估,其中score成绩需高于官方基线在COCO 2017 test-dev的分数。参赛团队禁止刷榜,若发现模型恶意过拟合COCO2017 val 数据,将直接取消参赛队伍成绩,名次顺延,最终评选出前10名进入复赛。
Q5 本次比赛有没有提供官方基线?
A5 官方基线下载地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/7122
下载文档PaddlePaddle_baseline_model.zip,需特别注意该基线模型训练时使用了部分COCO 2017 val集的图片,所以在val集上的实际评测的结果会稍高,最终以COCO test-dev的结果为准。
Q6 自动化评测脚本如何使用?
A6 下载地址:
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/Research/astar2019,内附自动化评测脚本使用方法。
Q7 PaddleSlim不会使用,有没有相关文档资料?
A7 组委会提供了PaddleSlim Demo助力选手快速熟悉环境,掌握PaddleSlim使用方法,在比赛中取得优异成绩。
Demo下载地址:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/86232
PaddleSlim官方文档:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleSlim#paddleslim%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%BA%93
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https://ai.baidu.com/forum/topic/list/193
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https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/7
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