“華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽(Shenzhen Open Data Innovation Contest，簡稱SODiC)于3月27日正式啟動，吸引了廣大開發(fā)者的關注和參與。為了讓參賽者們擁有更好的參賽體驗和收獲，大賽組委會將在5月14日舉辦主題為“AI訓練營，開啟AI‘大獅’之路”的線上直播活動，針對算法賽“生活垃圾圖片分類”“粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測”“深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預測”三道賽題，與參賽者進行線上AI技術(shù)指導培訓、答疑互動。
比如，就參加選手的當前成績反饋來看，開發(fā)者在“生活垃圾圖片分類”賽題上的表現(xiàn)較為掙扎。實際上，本次垃圾分類是一個典型的“舊題新意”的賽題，我們知道，在業(yè)界以往的垃圾分類比賽中，常見的垃圾分類算法都是圖像分類算法預測，只能對整張圖片進行判斷是屬于哪種垃圾，但是這類算法僅適用于一張圖片中僅有一種垃圾的情況。如果碰到一圖有多種垃圾，無論是種類的識別還是位置的標注，都變得“束手無策”。
與以往不同，本次“生活垃圾圖片分類”賽題要求使用的算法為物體檢測算法，當遇到一張圖片中含有多種垃圾時，物體檢測算法不僅可以標注出圖片中每個垃圾的位置，還可輕松給出具體類別。
此外，垃圾分類的另一大挑戰(zhàn)則來源于龐大的數(shù)據(jù)量。此次，“生活垃圾圖片分類”賽題包含的真實生活場景實地拍攝的生活垃圾圖片數(shù)高達2.5萬張，同時覆蓋大目標、小目標、細目標和密集目標，如形色各異的瓜果蔬菜、千奇百怪的塑料玩具等，可以說難上加難。
為支持選手高效完成賽事挑戰(zhàn)，華為云為選手們提供了一份賽題Baseline代碼和文檔，該代碼基于yolo3可實現(xiàn)垃圾分類檢測，并且使用該代碼和文檔可以輕松了解本次算法賽從數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型測試、模型提交到查看模型得分的完整流程，參賽選手只需簡單學習，便可直接上手參賽。
同時，針對此次“生活垃圾圖片分類”賽題的“專屬”AI開發(fā)平臺華為云ModelArts，華為云技術(shù)專家也將進行詳細介紹，確保參賽者能熟練進行算法開發(fā)、模型搭建等步驟。作為面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)與管理平臺，華為云ModelArts能為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助開發(fā)者快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。目前，華為云ModelArts已廣泛應用于園區(qū)、工業(yè)、城市、交通、家庭、水務領域等。
3月27日-7月30日，“華為云杯”SODiC大賽舉辦，以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，賽題緊扣城市治理和民生服務，面向全球開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應用解決方案和算法模型。
生活垃圾圖片分類賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000038439/introduction
粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000040092/introduction
深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預測賽題傳送門:https://competition.huaweicloud.com/information/1000040088/introduction
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