Competición de exportación de Ultralytics YOLOv5
Únete a la competición de exportación de YOLOv5 de Ultralytics antes del 31 de agosto de 2021 para tener la oportunidad de ganar parte de los 10 000 $ en premios en 5 categorías.
¡Estamos muy emocionados de anunciar la primera competición de exportación de YOLOv5 de Ultralytics con 10.000,00 $ en premios en metálico! Nuestro objetivo es ayudar a todo el mundo a entrenar fácilmente los mejores modelos de Vision AI del mundo, y también ayudar a todos a desplegar sus modelos con la misma facilidad dondequiera que deseen utilizarlos.
Fecha#
La competición se llevará a cabo desde el 17 de mayo de 2021 hasta el 31 de agosto de 2021.
Fecha límite#
La fecha límite para las presentaciones es el 31 de agosto de 2021 a las 24:00 UTC. Después de esta fecha, la competición se cerrará y no se aceptarán más presentaciones para optar a premios económicos.
10.000 $ en premios#
La mejor presentación en cada una de las 5 categorías obtendrá el fondo total de premios de 2000,00 $ (2000,00 USD) de Ultralytics para dicha categoría.
5 categorías#
Basándonos en los comentarios de la comunidad, creamos 5 categorías que representan los escenarios de despliegue en el mundo real más populares para los modelos de Ultralytics YOLOv5, incluyendo Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de escritorio y dispositivos móviles Android.
Presentaciones#
Para participar, crea un repositorio público de GitHub para tu envío, asigna a tu trabajo una open source license y publica tu envío directamente en uno de los 5 hilos oficiales de envíos del EXPORT Competition para permitir que la comunidad vote. Ten en cuenta que estos hilos son solo para envíos oficiales. Las preguntas generales o comentarios se pueden hacer directamente en este hilo o en un nuevo discussion. Enlaces a los envíos:
La evaluación tendrá lugar del 1 de septiembre de 2021 al 16 de septiembre de 2021. Los ganadores se anunciarán a finales de septiembre de 2021, y los premios se entregarán inmediatamente después.
Categorías de la competición#
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 $
Intel/AMD CPU
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 actual en la fecha de la transferencia. El dinero del premio se transferirá a través de Wise, consulta la list de elegibilidad de países para transferencias de premios de dinero.
Puntuación#
El 50 % de las puntuaciones de las presentaciones será decidido por Ultralytics, y el 50 % será decidido por los comentarios de la comunidad, sumando 👍 o 👎 en cada presentación. La puntuación de Ultralytics vendrá determinada por:
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 será ejecutable con la menor cantidad de código.
Calidad de la documentación (20 %)#
Las presentaciones deben estar bien documentadas utilizando un archivo de presentación markdown. Cada paso debe explicarse, incluyendo la configuración/requisitos, cualquier ajuste/argumento, pasos de exportación y la configuración del entorno implementado, si procede.
Calidad de la presentación (20 %)#
Debe incluirse cada aspecto de la exportación y la implementación, partiendo de un modelo oficial yolov5s.pt. Para los entornos que requieran requisitos especiales, como Jetson Nano, todos los paquetes y/o imágenes de Docker deben proporcionarse y documentarse. Para las implementaciones en Android, también debe incluirse una aplicación de referencia para Android. Una presentación debe incluir el 100% de lo necesario para exportar y utilizar completamente un modelo YOLOv5.
Velocidad y precisión del modelo desplegado (40 %)#
Los modelos desplegados deben devolver resultados de inferencia casi idénticos a los modelos oficiales de YOLOv5 PyTorch (es decir, inferencia con python detect.py --weights yolov5s.pt). La Accuracy de las soluciones desplegadas se analizará en un conjunto de pruebas reservado de imágenes de Ultralytics que no está disponible para el público. La Speed también es muy importante, y las soluciones de despliegue más rápidas se verán muy favorecidas. Para Android, las exportaciones a delegados de GPU, NNAPI y Hexagon recibirán la puntuación más alta en este aspecto.
