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Ultralytics YOLOv5 Compétition à l'exportation

Rejoins Ultralytics'YOLOv5 Concours d'exportation avant le 31 août 2021, pour avoir la chance de gagner des prix d'une valeur de 10 000 $ répartis dans 5 catégories.

Nous sommes ravis d'annoncer le tout premier concours d'exportation Ultralytics YOLOv5 avec des prix en espèces d'une valeur de 10 000 $ ! Notre objectif est d'aider tout le monde à former facilement les meilleurs modèles Vision AI du monde, et aussi d'aider tout le monde à déployer leurs modèles tout aussi facilement partout où ils veulent les utiliser.

Date

Le concours se déroulera du 17 mai 2021 au 31 août 2021.

Date limite

La date limite des soumissions est fixée à 24 heures UTC le 31 août 2021. Après cette date, le concours sera clôturé et les soumissions ultérieures ne pourront pas être récompensées.

10000 $ de prix

La meilleure proposition dans chacune des 5 catégories recevra le prix complet de 2000 dollars américains ($2000.00 USD) sur Ultralytics pour cette catégorie.

5 Catégories

En nous basant sur les commentaires de la communauté, nous avons créé 5 catégories qui représentent les scénarios de déploiement les plus populaires dans le monde réel pour les modèles YOLOv5 , notamment Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, desktop CPU et Android edge devices.

Soumissions

Pour participer, crée un dépôt Github public pour ta soumission, attribue à ton travail une licence open source et poste ta soumission directement sur l'un des 5 fils de discussion officiels des soumissions du Concours EXPORT pour permettre à la communauté de voter. Note que ces fils de discussion ne concernent que les soumissions officielles. Les questions générales ou les commentaires peuvent être posés directement dans ce fil de discussion, ou dans une nouvelle discussion. Liens vers les soumissions :

1. Nvidia Jetson Nano

2. Google Bord TPU

3. Raspberry Pi

4. Intel/AMD CPU

5. Android

L'évaluation aura lieu du 1er septembre 2021 au 16 septembre 2021. Les gagnants seront annoncés fin septembre 2021, et les prix seront versés immédiatement après.

Catégories de concours

Nvidia Jetson Nano

Matériel d'évaluation : Kit de développement Jetson Nano

Prix : 2 000

Google Bord TPU

Matériel d'évaluation : Coral Dev Board Mini

Prix : 2 000

Raspberry Pi

Matériel d'évaluation : Raspberry Pi 4 Model B

Prix : 2 000

Intel/AMD CPU

Matériel d'évaluation : AWS EC2 t3.medium

Prix : 2 000

Android

Matériel d'évaluation : Xiaomi Mi 11

Prix : 2 000

*Les fonds seront convertis dans la devise locale du participant en utilisant le taux de change en vigueur à la date du transfert. Les prix seront transférés via Wise, voir la liste d' éligibilité des pays pour les transferts de prix.

Notation

50 % des notes des soumissions seront décidées par Ultralytics, et 50 % seront décidées par les commentaires de la communauté, en additionnant 👍 ou 👎 sur chaque soumission. La notation de Ultralytics sera déterminée par :

1. Qualité de l'exportation (20 %)

L'exportation la plus simple comportera le moins d'étapes, nécessitera le moins d'arguments/paramètres, utilisera le moins de paquets importés et sera exécutable avec le moins de code possible.

2. Qualité de la documentation (20 %)

Les soumissions doivent être bien documentées à l'aide d'un fichier de soumission markdown . Chaque étape doit être expliquée, y compris la configuration/les exigences, tous les paramètres/arguments, les étapes d'exportation et la configuration de l'environnement déployé, le cas échéant.

3. Qualité de la soumission (20 %)

Chaque aspect de l'exportation et du déploiement, à partir d'un modèle officiel yolov5s.pt, doit être inclus. Pour les environnements qui requièrent des exigences particulières, comme Jetson Nano, tous les paquets et/ou images Docker doivent être fournis et documentés. Pour les déploiements sur Android , une application de référence Android doit également être incluse. Une soumission doit inclure 100 % de ce qui est nécessaire pour exporter et utiliser complètement un modèle YOLOv5 .

4. Vitesse et précision du modèle déployé (40%)

Les modèles déployés doivent renvoyer des résultats d'inférence quasi identiques aux modèles officiels YOLOv5 PyTorch (c.-à-d. inférence avec python detect.py --weights yolov5s.pt). La précision des solutions déployées sera analysée sur un ensemble d'images Ultralytics qui ne sont pas accessibles au public. La vitesse est également très importante, les solutions de déploiement les plus rapides étant fortement favorisées. Pour Android, les exportations vers GPULes délégués de la NNAPI et de l'Hexagone obtiendront la meilleure note.

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