Compétition d’exportation d’Ultralytics YOLOv5
Participe à la compétition d’exportation d’Ultralytics YOLOv5 avant le 31 août 2021 pour tenter de gagner une part des 10 000 $ de prix répartis entre 5 catégories !
Nous sommes extrêmement enthousiastes à l’idée d’annoncer le tout premier concours d’exportation Ultralytics YOLOv5, avec 10 000,00 $ de prix en espèces ! Notre objectif est d’aider tout le monde à entraîner facilement les meilleurs modèles d’IA de vision au monde, mais aussi à déployer ces modèles tout aussi facilement, partout où ils souhaitent les utiliser.
Date#
Le concours se déroulera du 17 mai 2021 au 31 août 2021.
Date limite#
La date limite de participation est fixée au 31 août 2021 à 24:00 UTC. Après cette date, le concours sera clos et les participations ultérieures ne pourront pas bénéficier des prix.
10 000 $ de prix#
La meilleure participation dans chacune des 5 catégories remportera la totalité du prix de 2 000,00 $ (2 000,00 USD) offert par Ultralytics pour cette catégorie.
5 catégories#
À la suite des retours de la communauté, nous avons créé 5 catégories qui représentent les scénarios de déploiement réels les plus populaires pour les modèles Ultralytics YOLOv5, notamment Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de bureau et appareils edge Android.
Soumissions#
Pour participer, crée un dépôt GitHub public pour ta participation, attribue à ton travail une licence open source et publie directement ta participation dans l’un des 5 fils de discussion officiels de soumission du concours EXPORT afin de permettre à la communauté de voter. Note que ces fils sont réservés aux participations officielles. Tu peux poser tes questions générales ou publier tes commentaires directement dans ce fil ou dans une nouvelle discussion. Liens vers les participations :
L’évaluation aura lieu du 1er septembre 2021 au 16 septembre 2021. Les gagnants seront annoncés fin septembre 2021 et les prix seront versés immédiatement après.
Catégories du concours#
NVIDIA Jetson Nano
Matériel d’évaluation : Jetson Nano Developer Kit
Prix : 2 000 $
Google Edge TPU
Matériel d’évaluation : Coral Dev Board Mini
Prix : 2 000 $
Raspberry Pi
Matériel d’évaluation : Raspberry Pi 4 Model B
Prix : 2 000 $
CPU Intel/AMD
Matériel d’évaluation : AWS EC2 t3.medium
Prix : 2 000 $
Android
Matériel d’évaluation : Xiaomi Mi 11
Prix : 2 000 $
*Les fonds seront convertis dans la devise locale du participant selon le taux de change en vigueur à la date du virement. Les prix seront versés via Wise ; consulte la liste des pays éligibles pour les virements de prix.
Notation#
50 % des scores des participations seront déterminés par Ultralytics et 50 % par les retours de la communauté, en additionnant les 👍 ou 👎 associés à chaque participation. Le score attribué par Ultralytics sera déterminé par les critères suivants :
1. Qualité de l’exportation (20 %)#
L’exportation la plus simple comportera le moins d’étapes possible, nécessitera le moins d’arguments/paramètres, utilisera le moins de packages importés et sera exécutable avec le moins de code possible.
2. Qualité de la documentation (20 %)#
Les soumissions doivent être correctement documentées à l’aide d’un fichier de soumission au format markdown. Chaque étape doit être expliquée, notamment la configuration et les prérequis, les paramètres/arguments éventuels, les étapes d’exportation et, le cas échéant, la configuration de l’environnement de déploiement.
3. Qualité de la participation (20 %)#
Chaque aspect de l’exportation et du déploiement, à partir d’un modèle officiel yolov5s.pt, doit être inclus. Pour les environnements nécessitant des prérequis spécifiques, comme Jetson Nano, tous les packages et/ou images Docker doivent être fournis et documentés. Pour les déploiements Android, une application Android de référence doit également être incluse. Une soumission doit inclure 100 % des éléments nécessaires pour exporter et utiliser pleinement un modèle YOLOv5.
4. Vitesse et précision du modèle déployé (40 %)#
Les modèles déployés doivent produire des résultats d’inférence presque identiques à ceux des modèles officiels YOLOv5 PyTorch (c’est-à-dire une inférence avec python detect.py --weights yolov5s.pt). La précision des solutions déployées sera analysée sur un jeu de test tenu à l’écart, composé d’images Ultralytics qui ne sont pas accessibles au public. La vitesse est également très importante, et les solutions de déploiement les plus rapides seront largement favorisées. Pour Android, les exportations vers les délégués GPU, NNAPI et Hexagon obtiendront ici les meilleures notes.
