大家好，我是你們的老火雞--- AI研習(xí)社吳彥祖。

今年“618”已經(jīng)落下帷幕，大家剁手了哪些東西呢？顯卡、鍵盤、女裝還是潮流單品？

雖然618熱度已經(jīng)過去，不過我們還想蹭一點(diǎn)余溫，所以我們本次比賽的賽題就是和電商有關(guān)，

順便為廣大程序員正名：雖然我們不能分辨口紅，我們不懂潮，但是我們寫的代碼可以！?。?/p>

還有不少同學(xué)反饋，我們前幾次上線的比賽都太難了，那么標(biāo)簽維度較少，總體難度不高的這場比賽，你們不考慮一下么？      

一、賽題背景和任務(wù)

在全世界范圍內(nèi)，電子商務(wù)行業(yè)蓬勃發(fā)展，為大家?guī)肀憷耐瑫r也提供了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)值得我們?nèi)ネ诰蚝脱芯?。計算機(jī)視覺技術(shù)可以幫助我們在專業(yè)拍攝的產(chǎn)品圖像中識別出產(chǎn)品的多個屬性標(biāo)簽，以便于我們將產(chǎn)品快速的分類，同時也為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘提供了便利。

比賽時間：2020.06.24  至  2020.07.23

二、數(shù)據(jù)集和方法建議

本次競賽要求參賽選手訓(xùn)練模型對于商品圖片可以直接識別商品的類別、顏色、用途等屬性。

本次比賽數(shù)據(jù)集包含衣服、鞋子、手表、口紅等圖片，訓(xùn)練集共計40441張，樣本分布不均衡，訓(xùn)練集和測試集各標(biāo)簽比例基本一致。請?zhí)貏e注意：訓(xùn)練集有294個NaN值，可自己填充。

 

                                                                                    

本次比賽不設(shè)框架工具等限制，大家請隨意！

新手同學(xué)建議在keras框架下用mobilenet 做 muti-label classification，或者針對每個標(biāo)簽訓(xùn)練一個mobilenet。

至于老鳥同學(xué)，請盡情發(fā)揮，如果你用多種方法解題并公開方案，請聯(lián)系慕慕領(lǐng)取周邊禮品一份。

三、評分和獎金設(shè)置

整個比賽的評審?fù)耆该骰?，我們將會對比選手提交的 csv 文件，確認(rèn)正確識別樣本數(shù)量，并按照如下公式計算得分，其中： 

             

? True：模型分類正確數(shù)量

? Total ：測試集樣本總數(shù)量

本次大賽為了鼓勵更多開發(fā)者參與到腦洞中，社區(qū)提供了基礎(chǔ)獎金池 3000 元，并設(shè)置了三種獎項(xiàng)。

包括了：參與獎（30%，只要參與比賽并提交結(jié)果大于標(biāo)準(zhǔn)分）；突破獎（20%，與上次提交結(jié)果相比的突破獎勵）；以及排名獎（50%，總排名得分前 3 名專屬）。

以上三種獎項(xiàng)均互不沖突，只要你腦洞夠大，獎金全部領(lǐng)回家。

比賽結(jié)束后，我們將公開前3名代碼供大家學(xué)習(xí)交流！趕緊掃描海報上的二維碼報名參賽吧?。?！

雷鋒網(wǎng)按：本文出自AI研習(xí)社

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。