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FGVCx真菌分类竞赛详情介绍

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简介:
FGVCx真菌分类竞赛是一项专注于推动真菌图像识别与分类技术进步的比赛,吸引全球研究者参与创新算法开发。 2018年FGVCx真菌分类挑战赛是当年竞赛的一部分。我们的赞助商提供了一个包含超过10万张真菌图像的数据集,这些图像来自精心策划的数据库。Svampe Atlas涵盖了近1500种野生蘑菇,它们在丹麦被普通大众发现并拍照。 如果您对数据集有任何疑问或问题,请通过比赛平台提交问题。我们使用Kaggle来管理排行榜和竞赛页面。以下是重要日期: - 数据发布:2018年4月1日 - 提交截止日期:2018年6月11日 - 获奖名单公布:2018年6月22日 数据集包含以下内容: - 1,394种真菌物种 - 训练图像总数为85,578张 - 验证图像总数为4,182张 - 测试集中有9,758张图像,所有这些图像是从丹麦Svampe Atlas提交的真菌物种中获取。 评估标准: 我们将采用与分类任务类似的指标。对于每个图像,算法需要生成3个标签。在这次比赛中,每一张图片都有一个真实的地面标签,并且将根据此进行评分和排名。

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客服
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  • FGVCx
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    FGVCx真菌分类竞赛是一项专注于推动真菌图像识别与分类技术进步的比赛,吸引全球研究者参与创新算法开发。 2018年FGVCx真菌分类挑战赛是当年竞赛的一部分。我们的赞助商提供了一个包含超过10万张真菌图像的数据集,这些图像来自精心策划的数据库。Svampe Atlas涵盖了近1500种野生蘑菇,它们在丹麦被普通大众发现并拍照。 如果您对数据集有任何疑问或问题,请通过比赛平台提交问题。我们使用Kaggle来管理排行榜和竞赛页面。以下是重要日期: - 数据发布:2018年4月1日 - 提交截止日期:2018年6月11日 - 获奖名单公布:2018年6月22日 数据集包含以下内容: - 1,394种真菌物种 - 训练图像总数为85,578张 - 验证图像总数为4,182张 - 测试集中有9,758张图像,所有这些图像是从丹麦Svampe Atlas提交的真菌物种中获取。 评估标准: 我们将采用与分类任务类似的指标。对于每个图像,算法需要生成3个标签。在这次比赛中,每一张图片都有一个真实的地面标签,并且将根据此进行评分和排名。
  • 智能车指南:比与规则
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    本书《智能车竞赛指南:比赛介绍与规则详解》全面解析各类智能车竞赛的比赛流程和规则,并提供实用的参赛策略和技术指导。 智能车竞赛介绍包括比赛的整体概述以及详细的规则说明。这段文字旨在为参赛者提供全面的指导,帮助他们更好地理解赛事要求并准备参与其中。
  • 信息学中的骗策略——李博杰
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    简介:本文作者李博杰将分享在信息学竞赛中运用的各种骗分技巧和策略,帮助参赛者提高比赛得分。 ### 信息学竞赛中的“骗分”策略 #### 一、引言 信息学竞赛是一项旨在考验参赛者利用计算机解决问题能力的比赛。这类竞赛通常要求选手编写程序来解决一系列复杂的算法问题。《骗分导论》是由石家庄二中李博杰所著的一篇文章,该文不仅涵盖了心态调整的重要性,还深入探讨了常数时间优化、数学分析与猜想、非完美算法以及搜索算法等多种策略。 #### 二、心态调整——成功的基础 良好的心态对于任何比赛来说都是至关重要的。保持积极的心态可以帮助参赛者更好地面对压力,在比赛中发挥出最佳水平。李博杰强调,心态是考试成功的前提之一。为了维持良好状态,参赛者需要学会放松自己,避免过度焦虑,并确保有足够的休息时间。 #### 三、复杂度与常数优化 选择一个具有合适复杂度的算法在信息学竞赛中至关重要。文章介绍了几种常见的优化方法: 1. **时间复杂度常数优化**:通过对现有算法进行微调,在保持相同的时间复杂度级别下提高程序执行效率,例如减少不必要的循环迭代次数或使用更高效的数学运算。 2. **位运算速度提升**:利用位操作代替普通算术运算可以显著加快计算速度。 3. **数组访问与内存管理优化**:合理地分配和访问内存能够极大地改善程序性能。 4. **实数处理精度控制**:在涉及浮点数时,应尽可能采用整型替代以减少误差,并注意避免不必要的精度损失问题。 #### 四、数学分析与猜想 数学是解决信息学问题的重要工具。通过深入的数学分析可以帮助我们更好地理解问题本质,从而设计出更有效的算法。文章中介绍了一些常用的数学概念及其在竞赛中的应用: 1. **素数判断**:快速准确地确定一个数字是否为质数对于很多问题非常有用。 2. **欧几里得算法**:用于计算两个整数的最大公约数。 3. **递归与函数优化**:涉及递归函数的改进及其它相关数学技巧的应用。 4. **组合计数方法**:在处理概率和组合性问题时经常使用的技术手段。 5. **几何图形运算技术**:解决关于平面或空间中的点、线段等元素的问题所需的方法论。 6. **博弈理论应用**:利用博弈论分析策略决策,广泛应用于信息学竞赛中。 #### 五、非完美算法 在实际比赛中,往往难以找到完美的解决方案。此时使用非完美算法成为一种可行的选择。尽管可能无法得到完全正确的结果,但这些方法可以在限定时间内获得较高的分数。常见的非完美算法包括: 1. **贪心法**:通过局部最优选择尝试达到全局最佳解。 2. **随机化策略**:利用随机性探索不同的解决方案。 3. **试验与错误方法**:不断试错以寻找可行的解答方案。 4. **调整优化技术**:逐步改进初始答案逼近理想结果。 5. **模拟仿真法**:构建模型来模仿实际场景,从而推测问题解。 #### 六、搜索算法 在没有明确解决方案时,搜索算法是一种常用方法。通过系统地探索所有可能的路径,在一定程度上可以确保找到最优解。文章中介绍了几种常用的搜索技术: 1. **可行性剪枝策略**:排除不可行的选择以减少需要检查的可能性空间。 2. **最佳性限制法**:在保证达到最理想结果的情况下,进一步缩小搜索范围。 3. **局部贪心与动态规划结合使用**:将问题拆解为子问题,并通过缓存中间过程的结果来避免重复计算。 4. **启发式信息指导的搜索方法**:利用预设的信息指引搜索流程,以更快地找到满意答案。 #### 七、实战演习 文章还提供了大量实际案例分析,帮助读者理解如何在具体场景中应用上述策略。通过对历史竞赛题目的解析,读者可以更加直观地了解各种技巧的实际效果和应用场景。 《骗分导论》不仅是一篇关于信息学竞赛策略的文章,更是一本实用指南。它不仅仅关注技术层面的问题解决方法,同时也强调了心理素质、数学素养等方面的重要性。这对于希望在信息学竞赛中取得优异成绩的参赛者来说是非常宝贵的资源。
  • 电机(MOTOR)解及配图.ppt
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    本PPT详细解析各类电机的工作原理、应用场景与技术特点,并配有清晰图表辅助理解。适合工程技术人员参考学习。 本段落介绍了电机的分类及详细解析,包括小型交流电机的构造与原理、速度控制电机以及电机的基本特征和回转能力。根据使用功能的不同,文章分别讲解了定速电机、刹车电机和控速电机,并深入探讨了它们的额定功率、转矩和转速控制等内容。
  • Python
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    本课程为初学者设计,专注于讲解Python编程语言中的类和面向对象编程概念。通过实例深入浅出地教授如何创建和使用类来构建高效的应用程序。 在Python中,类是面向对象编程的基础之一,它允许我们定义自定义数据类型,并封装数据与功能。下面我们将详细探讨如何创建类、使用方法(包括`@classmethod`装饰器)、实例化以及调用。 1. **创建和实例化一个类** 在Python中,通过关键字class来定义一个新的类: ```python class ClassName: # 类体,包含属性和方法 ``` 例如: ```python class MyClass: a = xxxxxx b = xxxxxx c = xxxxxx obj = MyClass() # 实例化一个对象 ``` 2. **类的方法(@classmethod)** `@classmethod`是Python中的装饰器,用于定义类方法。这类方法的第一个参数通常是代表整个类的cls,并且不需要实例作为第一个参数(即不使用self)。它们通常用来操作类级别的数据。 示例: ```python class MyClass: @classmethod def my_method(cls): return xxxxxx MyClass.my_method() # 调用该方法 ``` 3. **错误示例与分析** 如果不使用`@classmethod`装饰器,直接将类方法当作普通函数调用会导致错误。例如: ```python class C: def a(num): num = num * num - 1 return num C.a(9) # 报错:TypeError: a() 缺少一个必需的位置参数 self ``` 4. **类方法的使用** 在提供的描述中,`@classmethod`用于定义方法`a`: ```python class C: @classmethod def a(cls, num): return num * num - 1 print(C.a(9)) # 输出:80 ``` 5. **类属性与实例化** 类可以通过`.`运算符调用方法或访问属性。例如: ```python obj = C() obj.some_attribute = new_value # 设置对象的某个属性值 print(obj.a()) # 如果a不是类方法,这会报错,因为需要一个实例作为第一个参数。 ``` 总结来说,在Python中通过使用`@classmethod`装饰器定义的方法可以在不依赖于特定实例的情况下直接调用。理解如何正确地定义和使用这类方法是掌握面向对象编程的关键部分之一。此外,通过`.`操作符可以方便地访问类的属性或调用其方法来改变对象的状态。
  • 法与冒号.ppt
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    本PPT介绍了分面分类法和冒号分类法的基本概念、特点及应用范围,旨在帮助读者理解这两种重要的信息组织方法。 第八章 分面分类法及《冒号分类法》简介 第一节 分面分类法的分面类表 第二节 分面分类法的标记制度 第三节 《冒号分类法》简介 第四节 分面分类法与体系分类法的比较
  • 四叉树四叉树
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    四叉树是一种将平面区域划分为四个子区域的数据结构,广泛应用于计算机图形学、图像处理等领域。本文详细介绍了四叉树的工作原理及其应用实例。 四叉树是一种特殊的树结构,在计算机科学领域主要用于图像处理、数据索引以及地理信息系统等领域。相较于常见的二叉树,每个四叉树节点有四个子节点,分别代表上(北)、下(南)、左(西)和右(东),这使得它在二维空间的数据处理中具有独特的优势。 ### 四叉树的基本概念 1. **节点**:四叉树中的每一个节点都有至多四个子节点,并且可以包含一些额外信息,如像素值或颜色。 2. **根节点**:它是整个结构的起始点,没有父级节点。 3. **子节点**:由其直接上级(即父级)创建生成。每个这样的节点最多拥有四个下一级分支(也就是它的“孩子”)。 4. **叶节点**:无任何后续层级下的子项,通常代表数据中的具体元素。 ### 四叉树的性质 1. 每个内部结点至多有四个直接下属; 2. 从根到任一叶子路径上的分支数量恒定为四条(即每个中间级别都有可能产生四份更细的数据分割)。 3. 空结构也是合法状态,意味着它可以完全不包含任何节点的情况存在。 4. 树的深度是根据具体应用场景和数据特性而变化的。 ### 四叉树的应用 1. **图像处理**:用于将大图划分为小块(每个结点对应一块),利于编码、压缩及检索等操作; 2. **地理信息管理**:在GIS系统中,四叉树能帮助快速定位和查询地理位置相关数据如道路或建筑物的位置; 3. **数据库索引与搜索**:用于高效存储并查找二维坐标系内的数据(例如IP地址)。 4. **游戏开发**:在游戏中使用以优化碰撞检测及物体管理。 ### 四叉树的操作 1. 插入操作涉及找到合适位置后创建新节点; 2. 删除操作可能需要重新调整父级与兄弟结点之间的关系; 3. 遍历方式包括但不限于前序、中序和后续遍历等方法。 4. 查询功能允许根据特定条件搜索整个树结构,找出符合条件的子项。 ### 四叉树的优点及缺点 **优点:** - 强大的空间分割能力使其非常适合处理二维数据; - 相对快速地执行查询与插入操作,在面对大面积连续数据时尤其明显。 - 由于其简单性易被理解和实现。 **缺点:** - 空间效率较低,因为每个节点都有四个子项(可能导致大量空置结点); - 对于不规则或稀疏分布的数据集来说可能不是最优选择——可能会生成过于复杂的树结构。 四叉树在实际应用中常被用作其他高级数据结构的基础之一,如八叉树用于三维空间的类似功能实现等。深入理解此概念对于掌握更复杂的数据处理技术至关重要,并有助于解决许多现实中的问题。
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    本资源汇总深入探讨了PYNQ平台,涵盖了丰富的案例分析、详细的板卡信息以及全面的框架介绍,旨在为开发者提供一站式学习和应用指导。 《PYNQ技术详解——从基础到实践》 PYNQ(Python Productivity for Zynq)是由Xilinx公司推出的一种基于Python的软硬件协同设计框架,它为FPGA开发者提供了一个易于使用的环境,让开发者能够通过Python编程语言快速实现对Zynq系统级芯片(SoC)的控制和设计。Zynq SoC集成了ARM Cortex-A9双核处理器和可编程逻辑部分,在嵌入式系统设计中扮演着重要角色。 本资料全面覆盖了PYNQ的相关知识点,包括以下几个主要方面: 1. **PYNQ框架**:该框架提供了两种工作模式——Overlay模式与Python库模式。在Overlay模式下,用户可以加载预定义的硬件设计;而在Python库模式下,则可以通过Python接口直接操作硬件逻辑。资料中详细介绍了如何安装、配置PYNQ环境以及创建和管理Overlays的方法。 2. **开发案例**:通过展示图像处理、数字信号处理及机器学习等应用场景中的具体实例,帮助读者理解并掌握PYNQ的使用技巧及其在实际应用中的强大功能。 3. **BNN框架**:Binary Neural Network(BNN)是一种轻量级神经网络结构,适用于资源有限的设备如Zynq SoC。资料中介绍了如何利用PYNQ支持的BNN框架来实现模型硬件加速的相关原理和流程,并提供优化建议。 4. **PYNQ板卡信息**:包括关于开发板的具体规格、接口描述及电源需求等关键参数,这对于选择合适的开发板或理解其工作方式至关重要。 5. **电路图与约束文件**:这部分内容揭示了PYNQ开发板的硬件连接布局,并提供了FPGA设计所需的资源分配和时序要求信息。这些细节有助于读者深入理解硬件实现过程中的技术要点。 6. **实践指南**:除了理论知识外,资料还包含搭建PYNQ原型框架、编写与调试代码以及利用PYNQ进行硬件验证等实际操作指导内容。 通过学习以上部分的内容,无论是初学者还是有经验的开发者都能够获得关于PYNQ和Zynq平台的重要信息,并有效结合Python语言的便捷性和FPGA技术的强大性能来实现更高效灵活的设计。这份资料对于希望深入了解并运用这些工具的人来说是一份宝贵的资源。
  • CTC(连接主义时序(中文版)
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    本资料深入介绍CTC(连接主义时序分类),一种用于序列识别任务的有效方法。内容涵盖其原理、应用及技术优势,适合研究者和开发者参考学习。 楼主自己整理了一些关于CTC的资料,鉴于网上的资源质量参差不齐且多数为英文版,这里提供了一份高质量的中文学习资料,图文并茂、易于理解,欢迎下载。
  • Kaggle及特征工程
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    本文将详细介绍Kaggle竞赛的基本情况和参赛流程,并深入讲解如何进行有效的特征工程以提高模型性能。 Kaggle比赛介绍以及特征工程对初入机器学习的人有很大帮助。