图片超分辨率挑战赛

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今日FlyAI新上图片超分辨率挑战赛，总奖池5000元人民币，研究相关方向的朋友不妨一试，文末有福利。

注册链接：

https://www.flyai.com/?s=GCtBRYUf- 

点击阅读原文也可直达。

大赛简介

图像分辨率是用来评估图像中蕴含细节信息丰富程度的一个指标。高分辨率图像相对于低分辨率图像拥有更大的像素密度，更多的纹理细节信息。

但在实际生活中，由于受到采集设备、网络传输介质等因素的影响，我们通常得到的是一些低分辨率的图像，因此图像超分辨率重建技术具有深远的研究意义。

图像超分辨率是指将一幅低分辨率图像恢复成高分辨率的图像，在本数据集一共有1800张图片，其中包括900对高分辨率和低分辨率图片，这里高分辨率图片大小是低分辨率图片大小的四倍。训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

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？

• 方式一：在线提交体验结果。FlyAI已提供了赛题的样例代码，在竞赛主页点击【查看样例】可以直接使用样例代码提交到免费GPU进行模型训练体验。

• 方式二：本地调试模型并提交训练。请在"在线提交页"点击【下载代码】按钮将包含项目样例的资料包下载到本地，并使用本地终端命令提交作品。

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

• 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)
参与奖（总奖金20%）	所有人	根据基线得分与100分之间，分成5个奖金区间；不同得分区间获得相应的竞赛奖金。
突破奖（总奖金10%）	所有人	更新排行榜最高分数，获得相应的竞赛奖金
排名奖（总奖金70%）	月赛前5名	奖金发放最终以月为单位，前5名获奖占比以K系数表示，分别为：0.45，0.25，0.15，0.1，0.05
不同框架奖励	所有人	获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

备注:

• 上线时间：2019-10-18

• 月排名奖结算时间：2019-11-19 15:00:00

• 奖金获取标准：90

• 获得奖金分为3部分：参与奖、突破奖为审核完毕实时获取的奖金，排名奖需在规定时间结束后根据排名顺序获得

• 排名奖发放完毕前5名参赛者需提供Markdown格式赛题解决思路（FlyAI提供模版）

• Bouns表示为：奖金池总金额；Score表示为：模型得分；

• 同一用户在参与奖中模型得分区间相同无法再次获得奖励

• 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)

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• 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

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• 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；

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赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练，获取奖金池奖金。小提示：抢先更新算法排行榜，有更大机会获取高额奖金哦！

数据来源

SingleImageSuperResolution4Scale

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。

字段说明：

字段名	字段类型	取值区间	字段描述
hr_image_path	string	不为空	高清图片的相对路径
lr_image_path	string	不为空	低清图片的相对路径

输入字段： lr_image_path,

输出字段： hr_image_path,

评审标准

评审指标说明

• SSIM 是一种用以衡量两张图片相似程度的指标，一般取值范围：0-1. 值越大，视频质量越好。

• 可参考 from skimage.measure import compare_ssim 中的实现方式。

• 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。

52CV粉丝福利

52CV为参加FlyAI竞赛的同学专门建立了交流群，成员享有如下福利：

• 加入专属竞赛群，不再单打独斗，一起努力一起赢奖金

• 群内不定时红包，关于竞赛或奖金有任何疑问均可第一时间获得FlyAI工作人员回复

• 可以直接找FlyAI小助手添加GPU积分，免费使用平台提供GPU训练资源

添加CV君微信，（如已经加过CV君微信号，请直接私信），拉入交流群

注明FlyAI

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