2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯初赛模型

赛事介绍：

人工智能作为战略新兴产业已经开始广泛应用于多个领域，无人驾驶以及机器人是其中的重要载体。基于华为云人工智能平台（一站式AI开发平台ModelArts、端云协同多模态AI开发应用平台华为HiLens）及无人驾驶小车，本赛事全面锻炼和提高参赛选手的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧。

赛题背景：

本届无人车挑战杯大赛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开发。

初赛赛题说明：

参赛者需基于华为云一站式AI开发平台ModelArts数据管理模块完成数据集的标注，然后自定义算法（不允许使用ModelArts预置算法和AI Gallery官方算法）建立目标检测模型，模型输出格式如下所示：

{

     "detection_classes": [

              "pedestrian_crossing",

              "red_stop",

     ],

     "detection_boxes": [

             [

                       "576",

                       "423",

                       "669",

                       "967"

             ],

             [

                       "366",

                       "592",

                       "455",

                       "633"

             ],

    ],

    "detection_scores": [

             "0.4796633720397949",

             "0.5039994716644287",

    ]

}

其中“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，坐标顺序依次是ymin、xmin、ymax、 xmax；“detection_scores”指检测结果的置信度。

初赛数据说明：

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数据管理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

评分标准和评分说明：

本赛题采用目标检测性能评估中mAP（mean Average Precision）作为评判标准，评分系统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、评分系统使用ModelArts批量服务（计算资源规格为“CPU: 2 核 8GB”）加载参赛选手提交的模型，之后对比赛1800张评分测试集图片（此部分图片不公开）进行批量预测，最后根据预测结果自动计算识别准确率。

2、评分系统设置了3小时（不包含排队时间）模型判分任务超时时间，如果模型推理速度较慢导致判分任务运行时间超时，则该模型无得分。参赛选手可以在提交模型判分之前使用ModelArts批量服务来测试推理时间（建议保留一定的时间裕度避免网络传输耗时波动的影响）。

3、在ModelArts模型管理导入模型后，模型不会自动更新，如果您有更好的模型需要提交判分，则需要重新导入模型。为了更方便区分不同模型的分数，不建议在同一个模型上创建多个版本，建议每次自定义新的名称重新导入模型。

注意：评分系统不支持从“模板”、“容器镜像”方式导入的模型。

本模型算法基于2021无人车挑战杯baseline，仅调节超参数而得，初赛分数0.6

赛事初始数据集（未标注的原始数据集）：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/dataset/detail?id=93d35831-c084-4003-b175-4280ef289379

可以根据显示的方法将数据集下载在OBS数据桶里，方便后面在ModelArts平台进行数据集的构建。

官方给出的数据标注参考方法：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0012.html

标注过后的数据集（数据集由参赛者自行标注，故标注后的数据集因人而异，本数据集仅做参考）：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/dataset/detail?id=6bea0a3b-f13a-422e-9a0d-9406a24bb21d

本模型的算法来源于以下算法构建：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/algorithm/detail?id=39b34b05-ea50-48b1-9f09-7cbbb631dfaf

本模型根据baseline构建好的算法（修改了部分超参数），需要的可以直接订阅，订阅后可以直接使用：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/algorithm/detail?id=3aa5fcd9-6a0d-4a67-a922-451cc59b8f27

训练好的模型，如有需要可以直接订阅，然后可以直接部署体验：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/model/detail?id=5ff605c6-e479-4acc-8cd2-1ce31f468e20

初赛baseline：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/article/detail?id=404b16b4-cff4-4ad8-bcc9-cfc93ea54e46