智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 数据下载与评测

train_dataset.zip
训练集图片资源文件 MD5: 34F09C91A96BACFFF12AA80DA1BBD085

train_labels.csv
训练集标注文件 MD5: 350668D7E7E9E40A2EBCA6DF8A0C947E

submit_example.csv
提交样例 MD5: 6726465B10566EB812F13A9E6DE5661A

test_dataset.zip
测试集图片资源文件 MD5: B945DE419989D41447E259C3F8AD5B7B

数据背景

钢筋数据来自现场手机采集。钢筋车辆进库时,使用手机拍摄成捆钢筋的截面 (一般保证较小倾角,尽量垂直于钢筋截面拍摄)。数据会包含直径从 12 mm-32 mm 等不同规格的钢筋图片。

数据规则

鼓励参赛团队扩大数据,可以使用外部数据进行更深入的研究,但须说明数据获取方式。对于特别需要的数据,参赛团队可以向组委会申请获取。

文件清单和使用说明

文件中包含以下内容:
1.train 文件夹:用于训练的图像集合,共 250 张。
2.test 文件夹:用于测试的图像集合,共 200 张。
3.train_labels.csv 文件:训练图像的标注文件。

ID Labels
xx.jpg x_min y_min x_max y_max

其中,ID 列为图像文件名,Labels 列为图像对应的标注信息,示例中 Labels 列为一个矩形框的标注信息,从左到右依次为 x_min (左上角 X 坐标),y_min (左上角 Y 坐标),x_max (右下角 X 坐标),y_max (右下角 Y 坐标) 四个值,中间用空格分割,Labels 中若包含多个矩形标注框则为多行。

作品要求

线上提交的测试结果为 csv 格式的目标识别结果文件,列之间用 “,” 分割,每行包含测试图片名称及识别结果两列组成。例如:

ID Detections
xxx.jpg 240 170 260 240
xxx.jpg 152 331 246 415
yyy.jpg 240 170 260 240

其中识别结果为检测框坐标依次排列的形式,例如 “240 170 260 240” 表示左上角坐标 (240, 170),右下角坐标 (260, 240) 的矩形框位置检测到钢筋,数据之间采用空格隔开,同一张图片上的不同检测结果写入多行记录。

评分方式

评分算法采用 F1-Score 的计算方式

计算作品的召回率 (recall) 和准确率 (precision):

R ( 召 回 率 ) = 检 测 正 确 的 目 标 数 量 检 测 正 确 的 目 标 数 量 + 漏 检 的 目 标 数 量 R (召回率) =\frac{检测正确的目标数量}{检测正确的目标数量+漏检的目标数量} R(召回率)=检测正确的目标数量+漏检的目标数量检测正确的目标数量​

P ( 准 确 率 ) = 检 测 正 确 的 目 标 数 量 检 测 正 确 的 目 标 数 量 + 检 测 错 误 的 目 标 数 量 P (准确率) =\frac{检测正确的目标数量}{检测正确的目标数量+检测错误的目标数量} P(准确率)=检测正确的目标数量+检测错误的目标数量检测正确的目标数量​

F 1 − S c o r e = 2 P R P + R {F1-Score} = \frac{2PR}{P+R} F1−Score=P+R2PR​

F1-score 值越高,排名越靠前。

本题规定 predicted bounding box 和 ground truth bounding box 的 IOU (交并比) 作为结果匹配的依据。
检测正确的目标:IOU > 0.7 的结果。
漏检:标准答案中标识出的目标,但是作品中未找到 IOU > 0.7 的匹配项。
检测错误的目标:作品中标注的目标在标准答案中没有对应的 IOU > 0.7 的匹配项。

CSV 文件转换成为 VOC 格式文件

大小错误,是指文件大小超出限制。
格式错误,是指结果中的字段数不对、字段分隔符、换行符不对,请按照比赛说明中要求的格式编写结果文件。
编码错误,是指结果为非文本格式或包含非法字符、字符集错误等,推荐使用 UTF-8 无 BOM 编码的文本格式。
逻辑错误,是指结果文件的内容在逻辑上不符合比赛要求。

A/B 榜是指在对结果进行评分排名时,将测试数据分割为 A/B 两份,分别评分并生成对应排行榜。

A 榜和 B 榜的存在是为了防止参赛队伍对测试数据过拟合,分割方式可能会采用随机分割方式、时序分割方式或者其他专业分割方式。

A 榜在提交开放阶段为每支参赛队伍的提交结果自动评分并排名,生成 A 榜;B 榜在提交截止阶段为参赛队伍选定的候选文件进行自动评分并排名,生成 B 榜。

A/B 榜不会更换数据。

所有报名参加同一赛题的参赛者,可进行组队操作。每队 1-5 人,不可重复组队。组队截止至初赛 A 榜结束。

智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 数据下载与评测相关推荐

  1. 智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 赛制规则

    智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 - 赛制规则 赛题名称 智能盘点 - 钢筋数量 AI 识别 大赛介绍 建设数字中国成为国家战略 数字经济成为经济增长新动能 赛题背景 在工地现场,对于进场的钢筋车, ...

  2. 智能盘点钢筋数量AI识别

    智能盘点-钢筋数量AI识别 赛题背景 在工地现场,对于进场的钢筋车,验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根,确认数量后钢筋车才能完成进场卸货.目前现场采用人工计数的方式,如图1-1中所示: (At ...

  3. yolov3识别的类别_YOLO v3实战之钢筋数量AI识别(一)

    本次的YOLO v3实战是基于DataFountain的一个比赛:智能盘点-钢筋数量AI识别,baseline model就选用上次讲解YOLO v3理论 用了大概一周的时间改进了一下,第二部分如下: ...

  4. 平安推出智能保险云:AI+大数据加持的保险科技怎么玩?

    在"AI+"时代,行业在技术驱动下高歌猛进,消费者行为也在随之变化,这一切正在重塑全球保险业,对站在转型十字路口的中国保险公司来说,亟待未雨绸缪,转变观念.厘清战略,在新格局下背水 ...

  5. 5G+AI+大数据+IoT如何改变一切?

    GSMA近日发表一份名为<智能连接:5G+AI+大数据+IoT如何改变一切>的报告,谈到了5G.AI.大数据.物联网是如何整合的,它们将会改变一切. 第一部分:概述 智能连接推出 第一个5 ...

  6. 【报告分享】中国数据智能应用趋势报告:解码数据中台最佳实践,企业数字化转型新引擎.pdf(附下载链接)...

    大家好,我是文文(微信:sscbg2020),今天给大家分享爱分析于2020年10月份发布的报告<中国数据智能应用趋势报告:企业数字化转型新引擎,解码数据中台最佳实践.pdf>,希望对您有 ...

  7. 浅析TSINGSEE智能视频分析网关的AI识别技术及应用场景

    一.行业背景 1)AI技术在安防领域大量落地应用 随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉.图像处理.视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化.在 ...

  8. 近期活动盘点:2019第六届世界互联网大会、智慧城市的人本尺度城市形态讲座、高管AI大数据能力研修班、英伟达初创企业展示开启报名...

    想知道近期有什么最新活动?大数点为你整理的近期活动信息在此 2019第六届世界互联网大会•数字经济产业合作系列活动 2019年10月19日-10月20日 2018年,我国GDP超过90万亿元,全国互联 ...

  9. 近期活动盘点:2019第六届世界互联网大会、面向智慧城市的人本尺度城市形态:理论方法与实践讲座、高级管理人员AI大数据能力研修班...

    想知道近期有什么最新活动?大数点为你整理的近期活动信息在此 2019第六届世界互联网大会•数字经济产业合作系列活动 2019年10月19日-10月20日 2018年,我国GDP超过90万亿元,全国互联 ...

最新文章

  1. WakaTime数据同步展示工具
  2. Flutter 插件url_launcher简介及使用,打开外部浏览器,拨打电话,发送短信,打开微信,支付宝,qq等
  3. 第一个linux桌面,Ubuntu 4.10 “Warty Warthog”:回顾第一个Ubuntu Linux桌面
  4. JVM调优系列:(二)JVM运行时数据区域
  5. java for android的书_JavaForAndroid07
  6. linux下配置Java和Go环境
  7. 萌新的Python练习菜鸟100例(十二)判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数
  8. mysql索引数据结构图解_MySQL索引底层结构与实现原理
  9. python是什么 自学-初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么?
  10. Python学习-第三天-面向对象编程基础
  11. 微星主板黑苹果_黑苹果安装教程:准备磁盘+主板BIOS设置——墨涩网
  12. 社交网络的数据挖掘与分析,什么是社交网络分析
  13. 大数据算法-重复率计算 ICardinality
  14. 四种渠道打造网站高质量原创内容
  15. 福特汉姆大学计算机科学专业,Fordham的Computer and Information Science「福特汉姆大学计算机与信息科学系」...
  16. treegrid 的使用介绍
  17. 百度推广创意中的通配符有哪些注意事项
  18. android+判断wifi+5g,Android判断wifi是5G还是2.4G
  19. ChIP-seq分析流程(基于linux系统)
  20. canvas实现高阶贝塞尔曲线

热门文章

  1. Docker从安装到编写自己的Dockerfile
  2. 如何扫描开放的UDP端口 C#
  3. 高速USB转JTAG/SPI/I2C/UART/GPIO应用
  4. 美国计算机科学奥林匹克竞赛试题acsl,美国计算机奥林匹克竞赛USACO
  5. 连续点击返回键退出Android 应用
  6. 【计算机网络】课程总结
  7. 利用Python爬取全国250m精度的人口数据
  8. 腾讯云轻量应用服务器镜像怎么选?支持更改
  9. 备考PMP的一些心得
  10. 现在加入蚂蚁还来得及吗?谈谈跳槽的机会成本