Nous sommes ravis d'annoncer le tout premier concours d'exportation YOLOv5 d'Ultralytics avec des prix en espèces de 10 000,00 $ ! Notre objectif est d'aider tout le monde à former facilement les meilleurs modèles Vision AI du monde, et aussi d'aider tout le monde à déployer leurs modèles tout aussi facilement partout où ils veulent les utiliser.
Date
Le concours se déroulera du 17 mai 2021 au 31 août 2021.
Date limite
La date limite de soumission est fixée au 31 août 2021 à 24 heures UTC. Après cette date, le concours sera clôturé et les soumissions ultérieures ne seront pas éligibles pour un prix.
10000 $ de prix
La meilleure proposition dans chacune des 5 catégories sera récompensée par Ultralytics qui lui remettra la totalité du prix, soit 2000 USD, pour cette catégorie.
5 catégories
Sur la base des commentaires de la communauté, nous avons créé 5 catégories qui représentent les scénarios de déploiement les plus populaires dans le monde réel pour les modèles YOLOv5, y compris Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, desktop CPU et Android edge devices.
Soumissions
Pour participer, créez un dépôt Github public pour votre soumission, attribuez à votre travail une licence open source et postez votre soumission directement sur l'un des 5 fils de discussion officiels du Concours EXPORT pour permettre à la communauté de voter. Notez que ces fils de discussion ne concernent que les soumissions officielles. Les questions générales ou les commentaires peuvent être posés directement dans ce fil, ou dans une nouvelle discussion. Liens vers les soumissions :
1. Nvidia Jetson Nano
2. Google Edge TPU
3. Raspberry Pi
4. CPU Intel/AMD
5. Android
L'évaluation aura lieu du 1er septembre 2021 au 16 septembre 2021. Les gagnants seront annoncés à la fin du mois de septembre 2021 et les prix seront versés immédiatement après.
Catégories de concours
Nvidia Jetson Nano
Matériel d'évaluation : Kit de développement Jetson Nano
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
Évaluation du matériel : Xiaomi Mi 11
Prix : 2 000
*Les fonds seront convertis dans la devise locale du participant en utilisant le taux de change en vigueur à la date du transfert. Les prix seront transférés via Wise, voir la liste des pays éligibles pour les transferts de prix.
Notation
50 % des notes seront attribuées par Ultralytics et 50 % seront attribuées par la communauté, en additionnant les notes 👍 ou 👎 de chaque soumission. La notation d'Ultralytics sera déterminée par :
1. Qualité de l'exportation (20%)
L'exportation la plus simple comporte le moins d'étapes, requiert le moins d'arguments/paramètres, utilise le moins de paquets importés et est exécutable avec le moins de code possible.
2. Qualité de la documentation (20%)
Les soumissions doivent être bien documentées en utilisant un fichier de soumission markdown. Chaque étape doit être expliquée, y compris la configuration/les exigences, les paramètres/arguments, les étapes d'exportation et la configuration de l'environnement déployé, le cas échéant.
3. Qualité de la soumission (20%)
Tous les aspects de l'exportation et du déploiement, à partir d'un modèle officiel yolov5s.pt, doivent être inclus. Pour les environnements qui requièrent des exigences particulières, 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 requis pour exporter et utiliser un modèle YOLOv5.
4. Vitesse et précision du modèle déployé (40%)
Les modèles déployés doivent renvoyer des résultats d'inférence quasi identiques aux modèles PyTorch officiels de YOLOv5 (c'est-à-dire inférence avec python detect.py --weights yolov5s.pt). La précision des solutions déployées sera analysée sur un ensemble d'images Ultralytics qui ne sont pas disponibles pour le public. La vitesse est également très importante, les solutions de déploiement les plus rapides étant fortement favorisées. Pour Android, les exportations vers les délégués GPU, NNAPI et Hexagon seront les mieux notées.
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