Concours d'exportation Ultralytics YOLOv5
Rejoins le concours d'exportation YOLOv5 d'Ultralytics avant le 31 août 2021 pour tenter de gagner une partie des 10 000 $ de prix répartis dans 5 catégories !
Nous sommes très enthousiastes à l'idée d'annoncer la toute première compétition 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 Vision AI au monde, et aussi à aider tout le monde à déployer leurs modèles tout aussi facilement partout où ils souhaitent les utiliser.
Date#
La compétition se déroulera du 17 mai 2021 au 31 août 2021.
Date limite#
La date limite de soumission est fixée au 31 août 2021 à 24h00 UTC. Après cette date, la compétition sera close et les soumissions ultérieures ne seront pas éligibles au prix en argent.
10 000 $ en prix#
La meilleure soumission dans chacune des 5 catégories remportera la totalité de la dotation de 2000,00 $ (2000,00 USD) offerte par Ultralytics pour cette catégorie.
5 catégories#
D'après les retours de la communauté, nous avons créé 5 catégories qui représentent les scénarios de déploiement réel les plus populaires pour les modèles Ultralytics YOLOv5, notamment Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, processeur de bureau et appareils de périphérie Android.
Soumissions#
Pour participer, crée un dépôt GitHub public pour ta soumission, attribue à ton travail une licence open source et publie ta soumission directement dans l'un des 5 fils de discussion officiels des soumissions du concours EXPORT pour permettre à la communauté de voter. Note que ces fils sont réservés aux soumissions officielles. Les questions générales ou les commentaires peuvent être posés directement dans ce fil ou dans une nouvelle discussion. Liens vers les soumissions :
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 de la compétition#
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 en utilisant le taux de change actuel à la date du transfert. Le prix en argent sera transféré via Wise, consulte la liste des pays éligibles pour les transferts de prix en argent.
Notation#
50 % des scores de soumission seront décidés par Ultralytics, et 50 % seront décidés par les retours de la communauté, en comptabilisant les 👍 ou 👎 sur chaque soumission. Le score d'Ultralytics sera déterminé par :
1. Qualité de l'exportation (20 %)#
L'exportation la plus simple sera celle qui comportera le moins d'étapes, nécessitera le moins d'arguments/paramètres, utilisera le moins grand nombre de paquets importés et pourra être exécutée avec le moins de code possible.
2. Qualité de la documentation (20 %)#
Les soumissions doivent être bien documentées à l'aide d'un fichier de soumission au format markdown. Chaque étape doit être expliquée, y compris la configuration/les prérequis, les paramètres/arguments, les étapes d'exportation et la configuration de l'environnement de déploiement, le cas échéant.
3. Qualité de la soumission (20 %)#
Tous les aspects de l'exportation et du déploiement, en commençant par un modèle officiel yolov5s.pt, doivent être inclus. Pour les environnements nécessitant des prérequis spéciaux, comme Jetson Nano, tous les paquets et/ou images Docker doivent être fournis et documentés. Pour les déploiements Android, une application de référence Android doit également être incluse. Une soumission doit inclure 100% de ce qui est nécessaire pour exporter et utiliser pleinement un modèle YOLOv5.
4. Vitesse et précision du modèle déployé (40 %)#
Les modèles déployés doivent renvoyer des résultats d'inférence quasi identiques aux modèles YOLOv5 PyTorch officiels (c'est-à-dire une inférence avec python detect.py --weights yolov5s.pt). L'Accuracy des solutions déployées sera analysée sur un ensemble de test réservé d'images Ultralytics qui ne sont pas publiques. La Speed est également très importante, les solutions de déploiement les plus rapides étant fortement privilégiées. Pour Android, les exportations vers les délégués GPU, NNAPI et Hexagon obtiendront les scores les plus élevés.
