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2023“之江杯”全球人工智能大赛正式启动 全球人工智能竞赛官网网址是多少啊

2023“之江杯”全球人工智能大赛正式启动

本报讯 (见习记者 刘丽雯) 昨日,2021“之江杯”全球人工智能大赛在杭州启动,之江天枢人工智能开源平台2.0版同步发布。副区长顾斌参加。

本届大赛由之江实验室、中国人工智能产业发展联盟、杭州市人民政府共同主办,聚焦人工智能“基础研究”与“产融结合”。大赛的赛题全面升级,按照“以赛引才、以赛促研、以赛兴业”的基本思路,谋划了创新赛、创业赛、揭榜赛三个赛道,奖金池总额超过2000万元,另有产业及人才政策等相关支持。

本届大赛特别设置揭榜赛,跟传统竞赛方式不同,揭榜赛聚焦前沿研究方向,更看重的是项目的实质效果能否达到预期目标。之江实验室对于在本次大赛中揭榜成功的研究团队和项目会进行长期跟踪。根据大赛赛制,揭榜赛每个赛题将评比出1到2支挑战成功团队,给予300至500万元科研经费资助。

之江实验室致力于用智能计算赋能传统科学,促进传统科学范式的改变。在人工智能算法和高性能计算机算力的支撑下,新材料设计和新药研发的效率得到了全面提高。

即日起,登录大赛官网即可报名参赛。之江天枢人工智能开源平台2.0版将作为本次大赛的官方竞赛平台,为大赛提供全流程支撑与服务。相较于1.0版本,“天枢平台”的2.0版本在易用性、功能完备性、应用丰富度等均有大幅提升。

作为智能计算软件基础设施,“天枢平台”将持续提升智能化的数据处理、模型开发、模型训练部署、算力管理、国产AI芯片适配等能力,根据特定场景需求做定制化开发,赋能智慧制造、智慧园区、智慧城市等十余个专业领域,共建产学研用结合的人工智能创新应用生态。

全球人工智能技术创新大赛 热身赛

全球人工智能技术创新大赛【热身赛一】布匹疵点智能识别小白入门记录

首先,这次的笔记是我参加全球人工智能技术创新大赛【热身赛一】布匹疵点智能识别的犯的错误以及遇到的问题的记录,之前没怎么使用过docker,费了九牛二虎终于把结果提交上去了。docker的使用、提交方法和dockerfile的配置请参考:

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231759/tab/174?spm=5176.12586973.0.0.6f7a5bc8TLRPZn

以及

https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/blob/master/DefectDetection/docker%E6%8F%90%E4%BA%A4%E6%95%99%E7%A8%8B.pdf

,刚开始手有点不知所措,多参考多练习就好。

下面请看我第一次提交的结果(用的yolov5l,bs=2,img=1024,结果着实有点惨):

遇到的问题

关于图片、标注的格式转换问题请参考大佬写的文章,里面很详细:

https://blog.csdn.net/qq_26751117/article/details/113853150

我和他不同之处,他改的是datawhale给出的baseline,我对照baseline改的yolov5。(主要是我刚开始没有看到,哭唧唧)

1、Baseline

最开始我也使用的是:

https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/tree/master/DefectDetection

这里给出的baseline,但是跑的时候遇到一个问题了,提示缺少best.pt,想到这个baseline是yolov5改来的,我就去yolov5官网下载了yolov5l的权重文件,下好后又遇到一个问题,提示说:看了一下,脑壳发痛,又想了一下,懒癌却发作了,最后干脆那官方最新的yolov5版本跑,对照之前的DefectDetection,随便改了一下(主要是ctrl+c,ctrl+v),把data/coco128.yaml,convertTrainLabel.py,process_data_yolo.py粘贴到yolov5里面,对比train.py改了一下。之后就开始缓慢训练啦,1070(穷逼)跑了一晚上多一点,在60e左右不变化。

2、detect

生成好权重文件,检测的时候又遇到问题,因为这里测试的文件结构是这样的:

|--tcdata​|--guangdong1_round2_testB_20191024.zip|--guangdong1_round2_testB_20191024|--201908262_de5bf60c1d3b79ad0201908262154188OK|--201908262_de5bf60c1d3b79ad0201908262154188OK.jpg|--template_201908262.jpg

yolov5进不去,懒癌发作,ctrl+c,ctrl+v,把DefectDetection里的detect.py复制过来,pycharm提示报错,根据错误提示,把utils/utils.py复制到对应文件夹里,这时候还发现还是缺少LoadImagesTest这个类,对照一下,把DefectDetection里的utils/datasets.py里LoadImagesTest类复制到yolov5里面去。

3、docker

具体也没什么,就是一个熟练过程,下面是一些常用命令总结。

1)构建镜像dockerbuild-tregistry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/test_for_tianchi/test_for_tianchi_submit:1.0.2)进入容器配置环境1、查看镜像IDdockerimages2、进入容器dockerrun-it600b(imageid自己替换)/bin/bash3、配置环境,和正常ubuntu里配置环境一样,注意的是:这次比赛给的是CUDA10.1,所以安装pytorch的时候记得选择10.1的版本,例如我这里是pytorch=1.7.1:pipinstalltorch==1.7.1+cu101torchvision==0.8.2+cu101torchaudio==0.7.2-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html3)保存容器为镜像1退出但不关闭容器:ctrl+P+Q2保存容器为镜像使用dockerps查看容器的iddockercommitffab(容器id自己替换)registry.cn..........(自己的仓库地址)..........:1.04)拷贝本地文件到容器dockercp你的文件路径容器长ID:docker容器路径例如:dockercptcdata8d70c4f51727:/tcdata5)测试镜像1先用dockerimages查看镜像的ID2dockerrunyour_image(自己替换)shrun.sh查看是否允许正常或者进入容器里,进行测试,当运行正常后,使用利用3)保存镜像6)推送镜像(1)查看镜像iddockerimages(2)推送镜像dockerpushregistry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/test_for_tianchi/test_for_tianchi_submit:1.0(自己替换仓库地址以及指定版本号)4、提交

在左侧【提交结果】中填写推送的镜像路径、用户名和密码,即可提交。根据【我的成绩】中的分数和日志可以查看运行情况。

参考[1]:https://github.com/ultralytics/yolov5[2]:https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/tree/master/DefectDetection[3]:https://blog.csdn.net/qq_26751117/article/details/113853150

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