Ultralytics YOLOv5エクスポートコンテスト
2021年8月31日までにUltralyticsのYOLOv5エクスポートコンテストに応募して、5つの部門で合計1万ドルの賞金獲得のチャンスを掴みましょう！
総額10,000米ドルの賞金をかけた、初の Ultralytics YOLOv5 エクスポートコンペティションを開催します！私たちの目標は、世界最高の Vision AI モデルを誰もが簡単にトレーニングできるようにすること、そしてそのモデルを必要な場所へ同じくらい簡単にデプロイできるようにすることです。
Link to this section日付#
本コンペティションの開催期間は、2021年5月17日から2021年8月31日までです。
Link to this section締め切り#
提出期限は2021年8月31日 24:00 UTCです。この日時を過ぎますとコンペティションは終了となり、それ以降の提出物は賞金の対象外となります。
Link to this section総額10,000ドルの賞金#
5つの各部門における最優秀提出物には、Ultralytics よりその部門の賞金全額である 2,000.00米ドルが授与されます。
Link to this section5つのカテゴリー#
コミュニティからのフィードバックに基づき、YOLOv5 モデルの最も人気のある現実世界のデプロイメントシナリオを反映した5つの部門を作成しました。これには Jetson Nano、Raspberry Pi、Google Edge TPU、デスクトップ CPU、および Android エッジデバイスが含まれます。
Link to this section応募について#
参加するには、提出物用の公開 GitHub リポジトリを作成し、その作品に オープンソースライセンス を割り当て、5つの公式 EXPORT コンペティション提出スレッドのいずれかに直接投稿してコミュニティによる投票を募ってください。これらのスレッドは公式の提出専用であることに注意してください。一般的な質問やコメントは、このスレッド、または新しい ディスカッション に直接投稿してください。提出先リンク:
評価期間は2021年9月1日から2021年9月16日までです。受賞者は2021年9月下旬に発表され、賞金はその後速やかに支払われます。
Link to this sectionコンペティション部門#
NVIDIA Jetson Nano
評価用ハードウェア: Jetson Nano Developer Kit
賞金: 2,000ドル
Google Edge TPU
評価用ハードウェア: Coral Dev Board Mini
賞金: 2,000ドル
Raspberry Pi
評価用ハードウェア: Raspberry Pi 4 Model B
賞金: 2,000ドル
Intel/AMD CPU
評価用ハードウェア: AWS EC2 t3.medium
賞金: 2,000ドル
Android
評価用ハードウェア: Xiaomi Mi 11
賞金: 2,000ドル
*賞金は、送金日の現在の為替レートを使用して参加者の現地通貨に換算されます。賞金は Wise を通じて送金されます。賞金の送金が可能な国・地域の リスト をご確認ください。
Link to this sectionスコアリング#
提出物のスコアは、Ultralytics による評価が50%、各提出物に対する 👍 または 👎 の合計によるコミュニティからのフィードバックが50%で決定されます。Ultralytics による採点は、以下に基づいて決定されます。
Link to this sectionエクスポートの品質 (20%)#
最もシンプルなエクスポートは、ステップ数が最も少なく、必要な引数やパラメータが最小限で、インポートするパッケージ数が最も少なく、最小限のコードで実行できるものです。
Link to this sectionドキュメントの品質 (20%)#
応募作品は、Markdown形式の応募ファイルを使用して適切にドキュメント化される必要があります。セットアップや要件、設定や引数、エクスポートのステップ、該当する場合はデプロイ環境のセットアップなど、各ステップが説明されている必要があります。
Link to this section提出物の品質 (20%)#
公式のyolov5s.ptモデルから始まる、エクスポートとデプロイのあらゆる側面が含まれている必要があります。Jetson Nanoのように特別な要件が必要な環境の場合、すべてのパッケージやDockerイメージが提供され、ドキュメント化されている必要があります。Androidデプロイメントの場合は、Androidの参照アプリも含める必要があります。応募作品には、YOLOv5モデルを完全にエクスポートして使用するために必要なものが100%含まれていなければなりません。
Link to this sectionデプロイされたモデルの速度と精度 (40%)#
デプロイされたモデルは、公式のYOLOv5 PyTorchモデル（つまり、python detect.py --weights yolov5s.ptによる推論）とほぼ同一の推論結果を返す必要があります。デプロイされたソリューションの精度は、一般に公開されていないUltralytics画像のホールドアウトテストセットで分析されます。速度も非常に重要であり、最速のデプロイソリューションが非常に高く評価されます。 Androidの場合、GPU、NNAPI、およびHexagonデリゲートへのエクスポートが、ここで最高の評価を受けます。
