Competizione di esportazione di Ultralytics YOLOv5
Partecipa alla competizione di esportazione YOLOv5 di Ultralytics entro il 31 agosto 2021 per avere la possibilità di vincere premi per un totale di 10.000 $ in 5 categorie!
Siamo entusiasti di annunciare la prima competizione di esportazione Ultralytics YOLOv5 con 10.000,00 $ in premi in denaro! Il nostro obiettivo è aiutare chiunque ad addestrare facilmente i migliori modelli di Vision AI al mondo, e ad aiutare tutti a distribuire i propri modelli altrettanto facilmente ovunque desiderino utilizzarli.
Link to this sectionData#
La competizione si svolgerà dal 17 maggio 2021 al 31 agosto 2021.
Link to this sectionScadenza#
Il termine ultimo per le candidature è il 31 agosto 2021 alle 24:00 UTC. Dopo questa data, la competizione sarà chiusa e le ulteriori candidature non saranno idonee per il montepremi.
Link to this section$10000 in premi#
La migliore candidatura in ciascuna delle 5 categorie si aggiudicherà l'intero premio di 2000,00 $ (2000,00 USD) da parte di Ultralytics per quella categoria.
Link to this section5 categorie#
Sulla base del feedback della community, abbiamo creato 5 categorie che rappresentano gli scenari di distribuzione nel mondo reale più popolari per i modelli YOLOv5, inclusi Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, CPU desktop e dispositivi edge Android.
Link to this sectionCandidature#
Per partecipare, crea un repository GitHub pubblico per la tua candidatura, assegna al tuo lavoro una open source license e pubblica la tua candidatura direttamente in uno dei 5 thread ufficiali della competizione EXPORT per consentire alla community di votare. Nota che questi thread sono riservati solo alle candidature ufficiali. Domande o commenti generali possono essere posti direttamente in questo thread o in una nuova discussione. Link alle candidature:
La valutazione avrà luogo dal 1° settembre 2021 al 16 settembre 2021. I vincitori saranno annunciati a fine settembre 2021, con l'erogazione dei premi subito dopo.
Link to this sectionCategorie 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 corrente alla data del trasferimento. Il premio in denaro sarà trasferito tramite Wise, consulta la lista dei paesi idonei per i trasferimenti di premi in denaro.
Link to this sectionPunteggio#
Il 50% dei punteggi delle candidature sarà deciso da Ultralytics, e il 50% sarà deciso dal feedback della community, sommando 👍 o 👎 su ciascuna candidatura. Il punteggio di Ultralytics sarà determinato da:
Link to this section1. Qualità dell'esportazione (20%)#
L'export più semplice avrà il minor numero di passaggi, richiederà il minor numero di argomenti/parametri, utilizzerà il minor numero di pacchetti importati e sarà eseguibile con la minore quantità di codice.
Link to this section2. Qualità della documentazione (20%)#
Le candidature dovrebbero essere ben documentate utilizzando un file di candidatura in formato markdown. Ogni passaggio dovrebbe essere spiegato, inclusi configurazione/requisiti, eventuali impostazioni/argomenti, passaggi di export e configurazione dell'ambiente di distribuzione, se applicabile.
Link to this section3. Qualità della candidatura (20%)#
Ogni aspetto dell'export e della distribuzione, partendo da un modello ufficiale yolov5s.pt, dovrebbe essere incluso. Per gli ambienti che richiedono requisiti speciali, come Jetson Nano, tutti i pacchetti e/o le immagini Docker devono essere forniti e documentati. Per le distribuzioni Android, dovrebbe essere inclusa anche un'app di riferimento Android. Una candidatura deve includere il 100% di ciò che è richiesto per esportare e utilizzare completamente un modello YOLOv5.
Link to this section4. Velocità e precisione del modello distribuito (40%)#
I modelli distribuiti dovrebbero restituire risultati di inferenza quasi identici ai modelli ufficiali YOLOv5 PyTorch (ad es. inferenza con python detect.py --weights yolov5s.pt). La precisione delle soluzioni distribuite sarà analizzata su un set di test hold-out di immagini di Ultralytics non disponibile al pubblico. Anche la velocità è molto importante, con le soluzioni di distribuzione più veloci fortemente favorite. Per Android, gli export su delegati GPU, NNAPI e Hexagon riceveranno il punteggio più alto in questo caso.
