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.
Link to this sectionDate#
La compétition se déroulera du 17 mai 2021 au 31 août 2021.
Link to this sectionDate 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.
Link to this section10 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.
Link to this section5 catégories#
Sur la base des retours de la communauté, nous avons créé 5 catégories représentant les scénarios de déploiement réel les plus populaires pour les modèles YOLOv5, incluant Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU de bureau et appareils Android.
Link to this sectionSoumissions#
Pour participer, crée un dépôt GitHub public pour ta soumission, attribue une licence open source à ton travail et poste ta soumission directement dans l'un des 5 fils de discussion officiels de la compétition d'EXPORTATION pour permettre à la communauté de voter. Note que ces fils sont réservés aux soumissions officielles. Les questions ou commentaires généraux 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.
Link to this sectionCatégories 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 en vigueur à la date du transfert. Le prix sera transféré via Wise, consulte la liste des pays éligibles pour les transferts de prix.
Link to this sectionNotation#
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 :
Link to this section1. 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.
Link to this section2. 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.
Link to this section3. 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.
Link to this section4. Vitesse et précision du modèle déployé (40 %)#
Les modèles déployés doivent renvoyer des résultats d'inférence quasi identiques aux modèles officiels YOLOv5 PyTorch (c'est-à-dire l'inférence avec python detect.py --weights yolov5s.pt). La précision des solutions déployées sera analysée sur un jeu de test retenu d'images Ultralytics qui ne sont pas accessibles au 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 recevront la meilleure note ici.
