2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯复赛模型
【摘要】 复赛赛题说明：参赛者需基于MindSpore框架（使用其他框架提交的作品无效）建立目标检测模型，模型输出格式、数据标注及说明、评分标准和初赛一致。评分说明：1、评分系统使用ModelArts批量服务（计算资源规格为GPU，GPU: 1*NVIDIA-P4(8GB) | CPU: 8 核 32GB）加载参赛选手提交的模型，之后对比赛2400张评分测试集图片（此部分图片不公开）进行批量预测，最后...
复赛赛题说明：
参赛者需基于MindSpore框架（使用其他框架提交的作品无效）建立目标检测模型，模型输出格式、数据标注及说明、评分标准和初赛一致。
评分说明：
1、评分系统使用ModelArts批量服务（计算资源规格为GPU，GPU: 1*NVIDIA-P4(8GB) | CPU: 8 核 32GB）加载参赛选手提交的模型，之后对比赛2400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。
复赛数据集和初赛数据集公用
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=4126a625-5467-487c-9a06-adc092024c94
本模型的算法来源于以下算法构建：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=0fbf9486-9e71-41f0-9295-3d75b68b15db
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=2d4379c2-0726-43e1-b9a7-32d31517e37a
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=6c9ea18b-41ae-4ab4-848f-d2e2203a72e3
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