FlyAI竞赛服务平台赛题上新——手写英文字体识别(名企内推)

article/2025/9/19 11:47:02

 

人工智能学习离不开实践的验证,推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛,以此来提升自己的能力。FlyAI是为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。

 

奖金池 ¥ 5000

 

大赛简介

该数据集包含通过慈善项目收集的超过40万个手写英文姓名。由于个人手写风格的差异化,对于机器识别手写字符来说仍然构成困难的挑战,所以要求参赛者通过建立预测模型实现精准的手写字体识别。

参赛须知

参赛时间:2020.09.16 12:00:00-2020.10.16 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2500元奖金 + 互联网名企内推(详情请咨询小助手)+ 1500分钟GPU时长
亚军奖1人1500元奖金 + 互联网名企内推 + 1000分钟GPU时长
季军奖1人500元奖金 + 互联网名企内推 + 500分钟GPU时长
第四名1人300元奖金
第五名1人200元奖金

奖励获取要求:

  • 上线时间:2020-09-16
  • 月排名奖结算时间:2020-10-16 20:00:00
  • 奖金获取标准:80<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

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.csvimage_pathstr图片的相对路径image/0.jpg
labelstr标签MATHEO

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":"image/0.jpg"
}

 

输出字段:

{"label":"MATHEO"
}

 

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!!!


http://chatgpt.dhexx.cn/article/mM8RCGHe.shtml

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