Ultralytics YOLOv5 Export Competition
Partecipa alla Ultralytics YOLOv5 Export Competition entro il 31 agosto 2021 per avere la possibilità di vincere una quota dei premi da 10.000 $ distribuiti in 5 categorie!
Siamo entusiasti di annunciare la prima Competizione di esportazione di Ultralytics YOLOv5, con premi in denaro per un totale di $10,000.00! Il nostro obiettivo è aiutare tutti a eseguire facilmente il training dei migliori modelli di Vision AI al mondo e, allo stesso tempo, a distribuire i propri modelli con la stessa facilità ovunque desiderino utilizzarli.
Data#
La competizione si svolgerà dal 17 maggio 2021 al 31 agosto 2021.
Scadenza#
Il termine ultimo per l'invio delle candidature è il 31 agosto 2021 alle 24:00 UTC. Dopo questa data, la competizione sarà chiusa e le candidature successive non potranno concorrere ai premi in denaro.
$10000 in premi#
La migliore candidatura in ciascuna delle 5 categorie riceverà l'intero premio di $2000.00 (2000.00 USD) da Ultralytics per quella categoria.
5 categorie#
Sulla base dei feedback della community, abbiamo creato 5 categorie che rappresentano gli scenari di deployment nel mondo reale più diffusi per i modelli Ultralytics YOLOv5, tra cui Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU desktop e dispositivi edge Android.
Candidature#
Per partecipare, crea un repository GitHub pubblico per la tua candidatura, assegna al tuo lavoro una licenza open source e pubblica la candidatura direttamente in una delle 5 discussioni ufficiali per le candidature della competizione EXPORT, così da consentire alla community di votare. Tieni presente che queste discussioni sono riservate esclusivamente alle candidature ufficiali. Puoi porre domande generali o fare commenti direttamente in questa discussione oppure in una nuova discussione. Link alle candidature:
La valutazione si svolgerà dal 1° settembre 2021 al 16 settembre 2021. I vincitori saranno annunciati alla fine di settembre 2021 e i premi saranno corrisposti subito dopo.
Categorie della competizione#
NVIDIA Jetson Nano
Hardware di valutazione: Jetson Nano Developer Kit
Premio: $2,000
Google Edge TPU
Hardware di valutazione: Coral Dev Board Mini
Premio: $2,000
Raspberry Pi
Hardware di valutazione: Raspberry Pi 4 Model B
Premio: $2,000
CPU Intel/AMD
Hardware di valutazione: AWS EC2 t3.medium
Premio: $2,000
Android
Hardware di valutazione: Xiaomi Mi 11
Premio: $2,000
*I fondi saranno convertiti nella valuta locale del partecipante utilizzando il tasso di cambio vigente alla data del trasferimento. Il premio in denaro sarà trasferito tramite Wise; consulta l'elenco dei Paesi idonei per i trasferimenti dei premi in denaro.
Punteggio#
Il 50% del punteggio delle candidature sarà deciso da Ultralytics e il restante 50% dai feedback della community, sommando i 👍 o 👎 su ciascuna candidatura. Il punteggio assegnato da Ultralytics sarà determinato da:
1. Qualità dell'esportazione (20%)#
L'esportazione più semplice richiede il minor numero di passaggi, il minor numero di argomenti/parametri, il minor numero di pacchetti importati e può essere eseguita con la minor quantità di codice.
2. Qualità della documentazione (20%)#
Le candidature devono essere documentate accuratamente utilizzando un file di candidatura markdown. Ogni passaggio deve essere spiegato, incluse la configurazione e i requisiti, le eventuali impostazioni/argomenti, i passaggi di esportazione e la configurazione dell'ambiente di deployment, se applicabile.
3. Qualità della candidatura (20%)#
Devono essere inclusi tutti gli aspetti dell'esportazione e del deployment, a partire da un modello ufficiale yolov5s.pt. Per gli ambienti che richiedono requisiti speciali, come Jetson Nano, tutti i pacchetti e/o le immagini Docker devono essere forniti e documentati. Per i deployment su Android, deve essere inclusa anche un'app di riferimento Android. Una candidatura deve includere il 100% di ciò che è necessario per esportare e utilizzare completamente un modello YOLOv5.
4. Velocità e accuratezza del modello sottoposto a deployment (40%)#
I modelli sottoposti a deployment devono restituire risultati di inferenza quasi identici a quelli dei modelli ufficiali YOLOv5 PyTorch (ovvero l'inferenza con python detect.py --weights yolov5s.pt). L'accuratezza delle soluzioni sottoposte a deployment sarà analizzata su un set di test separato di immagini Ultralytics non disponibile al pubblico. Anche la velocità è molto importante, e le soluzioni di deployment più veloci avranno un forte vantaggio. Per Android, le esportazioni verso i delegate GPU, NNAPI e Hexagon riceveranno il punteggio più alto in questo criterio.
