2020第二届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯
已结束
本大赛是在华为云人工智能平台（华为云一站式AI开发平台ModelArts、端云协同多模态AI开发应用平台HiLens）及无人驾驶小车基础上，全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧的赛事。
举办方：华为技术有限公司、上海交通大学
举办方：华为技术有限公司、上海交通大学
本届无人车挑战杯大赛赛道主要考核点有交通信号灯识别、车道线检测、斑马线检测、限速标志识别、施工标志识别、障碍物检测等，其中交通信号灯、斑马线、限速标志检测算法需要基于AI开发平台ModelArts来开发。
参赛者需基于华为云一站式AI开发平台ModelArts数据标注模块完成数据集的标注，然后通过ModelArts预置算法或自定义算法建立目标检测模型。
训练数据集包含红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志、解除限速标志六种类型图片，需使用ModelArts数据标注模块完成以上六种检测目标的标注，标签按照如下规则命名：
红灯：red_stop
绿灯：green_go
黄灯：yellow_back
人行横道：pedestrian_crossing
限速标志：speed_limited
解除限速标志：speed_unlimited
模型输出格式如下：
{
"detection_classes": [
"pedestrian_crossing",
"red_stop",
],
"detection_boxes": [
[
"576",
"423",
"669",
"967"
],
[
"366",
"592",
"455",
"633"
],
],
"detection_scores": [
"0.4796633720397949",
"0.5039994716644287",
]
}
• detection_classes：指图片中目标的类别，示例中类别分别为人行横道、红灯。
• detection_boxes：指图片中目标位置的水平矩形框坐标。
• detection_scores：指检测结果的置信度。
比赛数据集分为训练集和测试集两部分，参赛选手仅可使用训练集，测试集用于评审参赛选手提交的模型精度。
说明：本比赛数据集只供比赛使用，比赛已经结束，将不支持数据集的下载。
本赛题采用目标检测性能评估中mAP（mean Average Precision）作为评判标准，大赛会使用参赛选手提交的模型对测试数据集进行预测，通过预测值与真实值进行比较来评估参赛者所提交的目标检测模型。
1） 所提交的模型必须满足赛题说明中的模型输出格式。
2） 评分系统使用ModelArts批量服务加载参赛者提交的模型，对比赛评分专用测试集（此部分图片不公开，共2000张图片）进行批量预测，评分系统根据预测结果自动计算识别准确率。
3） 模型对评判集批量预测总时间不能超过3小时。
4） ModelArts模型管理中的模型创建后，不会自动更新，如果您有了更好的模型需要提交判分，要重新导入模型，然后再将重新导入的模型提交判分。
所有参赛者需使用华为云一站式AI开发平台ModelArts来开发模型，并将模型部署为在线服务或批量服务验证其正确性。确认模型输出无误后，在ModelArts平台上将开发好的模型提交判分，最后在竞赛平台上查看分数及排名。
1）在ModelArts左侧导航栏中选择“模型管理>模型”，单击模型名称左侧“∨”，然后单击右侧操作栏中的“发布>参赛发布”。
2）在弹出的“参赛模型提交”对话框中，选择比赛项目、比赛阶段，然后单击确定。点击确定后，即成功提交模型判分。在如下界面中可点击“现在加入”，也可以点击“以后再说”或直接点击右上角关掉该对话框。
说明：模型提交判分后，需等待一定时间（判分系统进行判分需一定时间，运行时长与选手提交的模型有关），可在大赛页面的【提交作品】查看得分。
1）模型提交时间段为7月6日上午10:00 - 7月31日上午10:00。
2）每个团队每天有3次评测机会，所提交模型得分可在大赛平台“提交作品”页面中查看。
3）排行榜每2个小时刷新一次。
1）点击此处查看ModelArts数据标注操作。
2）点击此处查看从AI市场订阅AI算法，点击此处查看创建训练作业操作。
注意：评分系统使用ModelArts批量服务加载参赛者提交的模型，使用cpu资源对测试集进行推理测试，所以选择预置算法或从AI市场订阅算法时，务必仔细阅读相关文档，确保该算法支持cpu推理。
https://developer.huaweicloud.com/hero/thread-62274-1-1.html