Yolo Vision Shenzhen
Shenzhen
Rejoindre maintenant

Ultralytics YOLOv5 Compétition à l'exportation

L'équipe Ultralytics

3 min de lecture

17 mai 2021

Participez au concours d'exportation YOLOv5 d'Ultralytics avant le 31 août 2021 et courez la chance de gagner des prix d'une valeur de 10 000 $ dans 5 catégories !

Nous sommes ravis d'annoncer le tout premier concours d'exportationYOLOv5 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 24h00 UTC. Après cette date, le concours sera clos et les soumissions ultérieures ne seront plus éligibles pour les prix.

10 000 $ en 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 publiez votre soumission directement dans l'un des 5 fils de discussion officiels des soumissions du concours EXPORT pour permettre à la communauté de voter. Veuillez noter que ces fils de discussion sont réservés aux soumissions officielles. Les questions ou commentaires généraux peuvent être posés directement dans ce fil de discussion, ou dans une nouvelle discussion. Liens vers les soumissions :

1. Nvidia Jetson Nano

2. Google Edge TPU

3. Raspberry Pi

4. CPU Intel

5. Android

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 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 $

CPUIntel

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. L'argent du prix sera transféré via Wise, consultez la liste des pays éligibles pour les transferts d'argent du 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 comportera le moins d'étapes, nécessitera le moins d'arguments/paramètres, utilisera le moins de paquets importés et sera exécutable avec la plus petite quantité de code.

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 modèlesPyTorch 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 GPUNNAPI et Hexagon seront les mieux notées.

Construisons ensemble l'avenir
de l'IA !

Commencez votre parcours avec l'avenir de l'apprentissage automatique

Démarrer gratuitement