Ultralytics YOLOv5 내보내기(Export) 대회
2021년 8월 31일까지 진행되는 Ultralytics의 YOLOv5 내보내기(Export) 대회에 참여하여 5개 부문에서 총 10,000달러 상당의 상금을 받을 기회를 잡으세요!
총상금 $10,000.00 규모의 첫 번째 Ultralytics YOLOv5 Export Competition을 개최하게 되어 매우 기쁩니다! 당사의 목표는 전 세계 누구나 최고의 Vision AI 모델을 쉽게 학습하고, 원하는 모든 곳에 모델을 간편하게 배포할 수 있도록 돕는 것입니다.
날짜#
본 대회는 2021년 5월 17일부터 2021년 8월 31일까지 진행됩니다.
마감 기한#
제출 마감 기한은 2021년 8월 31일 24:00 UTC입니다. 이 날짜 이후에는 대회가 종료되며 추가 제출물은 상금 지급 대상에서 제외됩니다.
$10000 규모의 상금#
각 5개 카테고리별 최우수 제출자에게는 Ultralytics에서 제공하는 해당 카테고리 상금 전액인 $2,000.00(2000.00 USD)가 지급됩니다.
5개 부문#
커뮤니티 피드백을 바탕으로, Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, 데스크톱 CPU 및 Android 엣지 디바이스를 포함하여 Ultralytics YOLOv5 모델의 가장 인기 있는 실제 배포 시나리오를 나타내는 5가지 카테고리를 만들었습니다.
제출물#
참여하려면 제출물을 위한 공개 GitHub 리포지토리를 만들고, 작업물에 open source license를 부여한 후, 커뮤니티가 투표할 수 있도록 5개의 공식 EXPORT Competition 제출 스레드 중 한 곳에 제출물을 직접 게시하세요. 이 스레드는 공식 제출물 전용입니다. 일반적인 질문이나 의견은 이 스레드나 새로운 discussion에 직접 남길 수 있습니다. 제출물 링크:
평가는 2021년 9월 1일부터 2021년 9월 16일까지 진행됩니다. 수상자는 2021년 9월 말에 발표되며, 이후 즉시 상금이 지급됩니다.
대회 카테고리#
NVIDIA Jetson Nano
평가 하드웨어: Jetson Nano Developer Kit
상금: $2,000
Google Edge TPU
평가 하드웨어: Coral Dev Board Mini
상금: $2,000
Raspberry Pi
평가 하드웨어: Raspberry Pi 4 Model B
상금: $2,000
Intel/AMD CPU
평가 하드웨어: AWS EC2 t3.medium
상금: $2,000
Android
평가 하드웨어: Xiaomi Mi 11
상금: $2,000
*지원금은 송금일의 현행 환율을 적용하여 참가자의 현지 통화로 환전됩니다. 상금은 Wise를 통해 송금되며, 상금 송금이 가능한 국가 자격 list를 확인하세요.
채점#
최종 점수의 50%는 Ultralytics가 평가하며, 나머지 50%는 각 제출물에 대한 👍 또는 👎 반응의 합계를 통한 커뮤니티 피드백으로 결정됩니다. Ultralytics의 평가 기준은 다음과 같습니다:
1. Export 품질 (20%)#
가장 단순한 내보내기는 단계 수가 가장 적고, 필요한 인수/매개변수 수가 가장 적으며, 가져온 패키지 수가 가장 적고, 최소한의 코드로 실행 가능해야 합니다.
2. 문서화 품질 (20%)#
제출물은 마크다운 제출 파일을 사용하여 잘 문서화되어야 합니다. 설정/요구 사항, 설정/인수, 내보내기 단계, 적용 가능한 경우 배포 환경 설정을 포함하여 각 단계를 설명해야 합니다.
3. 제출물 품질 (20%)#
공식 yolov5s.pt 모델에서 시작하여 내보내기 및 배포의 모든 측면이 포함되어야 합니다. Jetson Nano와 같이 특별한 요구 사항이 있는 환경의 경우 모든 패키지 및/또는 Docker 이미지를 제공하고 문서화해야 합니다. Android 배포의 경우 Android 참조 앱도 포함되어야 합니다. 제출물은 YOLOv5 모델을 완벽하게 내보내고 사용하는 데 필요한 모든 것을 100% 포함해야 합니다.
4. 배포된 모델의 속도 및 정확도 (40%)#
배포된 모델은 공식 YOLOv5 PyTorch 모델과 거의 동일한 추론 결과(즉, python detect.py --weights yolov5s.pt를 사용한 추론)를 반환해야 합니다. 배포된 솔루션의 Accuracy는 일반 공개되지 않은 Ultralytics 이미지의 홀드아웃(hold-out) 테스트 세트에서 분석됩니다. Speed 또한 매우 중요하며, 가장 빠른 배포 솔루션이 압도적으로 우대됩니다. Android의 경우 GPU, NNAPI, Hexagon 델리게이트로 내보낸 경우 가장 높은 점수를 받게 됩니다.
