Intel Movidius 挑战赛:基于 Movidius 神经计算棒的 CNN 自动图像标记

Intel Movidius 挑战赛:基于 Movidius 神经计算棒的 CNN 自动图像标记

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社按:有市场研究估计,到 2020 年,市面上将有多达 200 台可连接的智能设备,这些设备将在云和端间产生数十亿 PB 的数据。仅 2017 年,市面上就有 84 亿个可连接的智能设备,这将引发对端设备数据预处理的强烈需求,大量 IoT 设备厂商会面临智能化变革,尤其是像智能摄像头、无人机、机器人、AR/VR 等领域的厂商。

通过将最新的 Movidius VPU 技术融入现有的 AI 端设备解决方案组合,Intel 已经准备好帮助开发者和数据科学家们开拓低功耗智能设备领域的边界。Intel 的 Movidius 神经计算棒(NCS)和神经计算 SDK(NCSDK)开发包旨在降低开发者和数据科学家开发和制造智能端设备原型的门槛。

在本次 Intel Movidius 挑战赛上,你需要通过调整嵌入式设备的 CNNs 将你的网络训练技巧推向极限。 参赛者要利用神经网络 SDK 的 mvNCProfile 工具分析带宽、执行时间以及每层神经网络的复杂度,并获取最佳精确度和执行时间。

目标:

参赛者的任务是设计并调整 CNNs ,将一组预先标记好的图片分类。神经网络需要被配置在 Intel Movidius 神经计算棒上,NCSDK 会提供将预先训练好的 CNN 转换为 NCS 可识别的二进制文件。

如何在 NCS 上预先训练 CNN,请查阅此博客(https://movidius.github.io/blog/ncs-image-classifier/)。

奖金:

  • 1st – $8,000

  • 2nd – $4,000

  • 3rd – $3,000

  • 4th – $2,000

  • 5th – $1,000

  • Checkpoint Review – $200 x 10

  • 总共 – $20,000

Checkpoint Review 奖将根据数据集的测试结果,在 2 月 12 日晚 9 点(开始提交的四周之后)颁发给 Top 10 的参赛者。为保证评选的合法性,评选的结果将会人工审查。

详细的数据获取方式、提交方法和注意事项请参考如下链接:

https://community.topcoder.com/longcontest/?module=ViewProblemStatement&compid=59863&rd=17058

对神经网络和嵌入式开发感兴趣的开发者们赶紧参加吧!


Intel Movidius 挑战赛:基于 Movidius 神经计算棒的 CNN 自动图像标记

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