比如,就參加選手的當(dāng)前成績(jī)反饋來(lái)看,開發(fā)者在“生活垃圾圖片分類”賽題上的表現(xiàn)較為掙扎。實(shí)際上,本次垃圾分類是一個(gè)典型的“舊題新意”的賽題,我們知道,在業(yè)界以往的垃圾分類比賽中,常見(jiàn)的垃圾分類算法都是圖像分類算法預(yù)測(cè),只能對(duì)整張圖片進(jìn)行判斷是屬于哪種垃圾,但是這類算法僅適用于一張圖片中僅有一種垃圾的情況。如果碰到一圖有多種垃圾,無(wú)論是種類的識(shí)別還是位置的標(biāo)注,都變得“束手無(wú)策”。

與以往不同,本次“生活垃圾圖片分類”賽題要求使用的算法為物體檢測(cè)算法,當(dāng)遇到一張圖片中含有多種垃圾時(shí),物體檢測(cè)算法不僅可以標(biāo)注出圖片中每個(gè)垃圾的位置,還可輕松給出具體類別。

此外,垃圾分類的另一大挑戰(zhàn)則來(lái)源于龐大的數(shù)據(jù)量。此次,“生活垃圾圖片分類”賽題包含的真實(shí)生活場(chǎng)景實(shí)地拍攝的生活垃圾圖片數(shù)高達(dá)2.5萬(wàn)張,同時(shí)覆蓋大目標(biāo)、小目標(biāo)、細(xì)目標(biāo)和密集目標(biāo),如形色各異的瓜果蔬菜、千奇百怪的塑料玩具等,可以說(shuō)難上加難。

為支持選手高效完成賽事挑戰(zhàn),華為云為選手們提供了一份賽題Baseline代碼和文檔,該代碼基于yolo3可實(shí)現(xiàn)垃圾分類檢測(cè),并且使用該代碼和文檔可以輕松了解本次算法賽從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型提交到查看模型得分的完整流程,參賽選手只需簡(jiǎn)單學(xué)習(xí),便可直接上手參賽。

同時(shí),針對(duì)此次“生活垃圾圖片分類”賽題的“專屬”AI開發(fā)平臺(tái)華為云ModelArts,華為云技術(shù)專家也將進(jìn)行詳細(xì)介紹,確保參賽者能熟練進(jìn)行算法開發(fā)、模型搭建等步驟。作為面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)與管理平臺(tái),華為云ModelArts能為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助開發(fā)者快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。目前,華為云ModelArts已廣泛應(yīng)用于園區(qū)、工業(yè)、城市、交通、家庭、水務(wù)領(lǐng)域等。

3月27日-7月30日,“華為云杯”SODiC大賽舉辦,以“數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)”為主題,賽題緊扣城市治理和民生服務(wù),面向全球開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。

生活垃圾圖片分類賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000038439/introduction

粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè)賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000040092/introduction

深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預(yù)測(cè)賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000040088/introduction

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