Competición de exportación de Ultralytics YOLOv5
¡Únete a la competición de exportación de Ultralytics YOLOv5 antes del 31 de agosto de 2021 y gana uno de los premios, valorados en 10.000 $, repartidos en 5 categorías!
¡Nos entusiasma muchísimo anunciar el primer Concurso de exportación de Ultralytics YOLOv5, con 10.000,00 $ en premios en metálico! Nuestro objetivo es ayudar a todo el mundo a entrenar fácilmente los mejores modelos de IA de visión del mundo y también a desplegarlos con la misma facilidad en cualquier lugar donde quieran utilizarlos.
Fecha#
El concurso se celebrará del 17 de mayo de 2021 al 31 de agosto de 2021.
Fecha límite#
La fecha límite para enviar propuestas es el 31 de agosto de 2021 a las 24:00 UTC. Después de esta fecha, el concurso se cerrará y las propuestas posteriores no podrán optar a premios en metálico.
10.000 $ en premios#
La mejor propuesta de cada una de las 5 categorías recibirá la totalidad del premio de 2.000,00 $ (2000.00 USD) de Ultralytics para esa categoría.
5 categorías#
Basándonos en los comentarios de la comunidad, hemos creado 5 categorías que representan los escenarios de despliegue en el mundo real más populares para los modelos Ultralytics YOLOv5, incluidos Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de escritorio y dispositivos periféricos Android.
Propuestas#
Para participar, crea un repositorio público en GitHub para tu propuesta, asigna a tu trabajo una licencia de código abierto y publica tu propuesta directamente en uno de los 5 hilos oficiales de propuestas del concurso EXPORT para que la comunidad pueda votar. Ten en cuenta que estos hilos son solo para propuestas oficiales. Puedes plantear preguntas o comentarios generales directamente en este hilo o en una nueva discusión. Enlaces a las propuestas:
La evaluación tendrá lugar del 1 al 16 de septiembre de 2021. Los ganadores se anunciarán a finales de septiembre de 2021 y los premios se abonarán inmediatamente después.
Categorías del concurso#
NVIDIA Jetson Nano
Hardware de evaluación: Jetson Nano Developer Kit
Premio: 2.000 $
Google Edge TPU
Hardware de evaluación: Coral Dev Board Mini
Premio: 2.000 $
Raspberry Pi
Hardware de evaluación: Raspberry Pi 4 Model B
Premio: 2.000 $
CPU Intel/AMD
Hardware de evaluación: AWS EC2 t3.medium
Premio: 2.000 $
Android
Hardware de evaluación: Xiaomi Mi 11
Premio: 2.000 $
*Los fondos se convertirán a la moneda local del participante utilizando el tipo de cambio vigente en la fecha de la transferencia. El dinero del premio se transferirá mediante Wise; consulta la lista de países aptos para las transferencias de premios en metálico.
Puntuación#
Ultralytics decidirá el 50 % de las puntuaciones de las propuestas y el 50 % restante se decidirá mediante los comentarios de la comunidad, sumando los 👍 o 👎 de cada propuesta. La puntuación de Ultralytics se determinará mediante:
1. Calidad de la exportación (20 %)#
La exportación más sencilla tendrá el menor número de pasos, requerirá el menor número de argumentos/parámetros, utilizará el menor número de paquetes importados y podrá ejecutarse con la menor cantidad de código.
2. Calidad de la documentación (20 %)#
Las propuestas deben estar bien documentadas mediante un archivo de propuesta en Markdown. Debe explicarse cada paso, incluidos la configuración y los requisitos, cualquier ajuste o argumento, los pasos de exportación y la configuración del entorno desplegado, cuando corresponda.
3. Calidad de la propuesta (20 %)#
Debe incluirse cada aspecto de la exportación y el despliegue, empezando por un modelo oficial yolov5s.pt. En los entornos que requieran requisitos especiales, como Jetson Nano, deben proporcionarse y documentarse todos los paquetes o imágenes de Docker. En los despliegues para Android, también debe incluirse una aplicación de referencia para Android. Una propuesta debe incluir el 100 % de lo necesario para exportar y utilizar completamente un modelo YOLOv5.
4. Velocidad y precisión del modelo desplegado (40 %)#
Los modelos desplegados deben devolver resultados de inferencia prácticamente idénticos a los modelos oficiales YOLOv5 PyTorch (es decir, la inferencia con python detect.py --weights yolov5s.pt). La precisión de las soluciones desplegadas se analizará con un conjunto de prueba reservado de imágenes de Ultralytics que no están disponibles para el público. La velocidad también es muy importante, y se favorecerá especialmente a las soluciones de despliegue más rápidas. En Android, las exportaciones a los delegados de GPU, NNAPI y Hexagon recibirán la puntuación más alta en este apartado.
