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自动驾驶的感知环节,对于图像的目标检测、目标跟踪、实例分割等多任务场景都有着极高的时延和精度要求。
决赛拟提供若干驾驶员视角的数据,参赛者可基于提供的参考数据集,也可结合自行采集的数据集进行算法开发和训练,
并将最终得到的算法模型集成部署到智能AI边缘端平台,实现自动驾驶感知环节的参考解决方案。
硬件设备:边缘智能计算工控机——邮寄
云端开发平台:南京智能计算中心,保留初赛开发平台
数据集参考:https://doc.bdd100k.com/index.html(参考)
可自采数据集标注,不做限制
总分组成为算法评分与整体方案评分:
① 算法评分由精度和性能两项组成,含3个必选场景。
评判方式为:性能得分*30%+精度得分*70%,评分公式下文中已给出,测试视频将在决赛现场发放。
② 整体方案评分依据现场演示及答辩情况,根据其算法设计,工程集成度,
资源利用率,展示效果,实用价值等多个维度进行综合评分。
注:以上算法及解决方案验收与展示,均使用边缘智能计算平台,决赛现场需要携带边缘设备进行演示。
若提前弃权,需要将设备邮寄返还主办方。
【说明】
- “参与”的含义是指参赛队伍提交了当前项目的结果,如果提交了不合法的结果,
则赛项得分直接计为0,合法数据的定义见“决赛必选题提交格式”。
- 参赛队伍的程序应正常退出,若存在崩溃、返回值异常等现象,则直接为最后一名。
由参赛团队详细讲述团队情况,方案设计,技术实现,及最终结果,由评委根据其答辩表现情况,进行综合评分。
整体方案评分维度:
15-20分:算法设计突出,工程集成度完善,资源利用合理,展示效果佳,答辩陈述流利,方案有亮点
10-15分:算法设计较完善,功能完善,展示效果较好,答辩陈述流利
5-10分:算法与工程集成度较好,展示与答辩效果较好。
1、 参赛者需要根据提供的数据集,设计合适的算法完成线下训练和开发,可自行补充数据集;
2、 参赛者设计算法时,需要考虑最终部署平台(智能AI处理器的边缘端工控机设备)的可移植性,
降低最后部署的复杂度;
3、 参赛者设计算法时,需要考虑算法的精度外,
也要考虑在最终平台部署时的性能,合理利用边缘端工控机的硬件资源;
4、 参赛者在部署时,需要对测试视频进行实时处理并显示在外接显示器上,
并打印实时处理的性能以及输出最终的精度,
同时按照“决赛必选题提交格式”的要求保存结果;
5、测试视频由主办方制作,不提供给参赛者,
由验收人员在决赛现场拿该视频进行验收,收集精度结果,汇总性能结果,
各参赛者需提前留好视频输入接口调用。测试视频格式为mp4。
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