2021年大数据与AI领域年度盛事——第九届CCF大数据与计算智能大赛已全面开赛！
云测数据携手OneFlow一流科技，发布基于自动驾驶场景下的“人车目标检测、交通标志分类识别、交通灯识别、天气及时间分类”四大训练赛题，诚邀全球 AI 开发者组队大展身手，探讨技术难题和行业痛点。
人工智能产业落地的发展离不开AI数据的支撑，尤其对于智能驾驶技术而言，数据的作用显得更为重要：无论是想要实现辅助驾驶、智能座舱乃至自动驾驶等，这些被赋予智能属性的驾驶体验的背后都离不开训练数据的驱动。
云测数据一直致力于为人工智能技术实现提供高质量、场景的的数据支撑，相关赛题基于智能驾驶相关应用场景提出，需要参赛者使用OneFlow深度学习框架，结合云测数据提供的真实场景下的数据集，对目标进行检测识别。
目前四大赛题已开启报名，各赛题若无特别通知，永久开放。截止到2022年1月3日，排行榜前3名的队伍将会获得1个CCF会员名额+纪念奖牌（提交团队数大于10），排行榜前50名的团队将会获得平台发出的电子证书。欢迎报名切磋技艺。
（欢迎加入赛题微信群交流）
赛题介绍：
赛题一：人车目标检测
【赛题背景】
目标检测在自动驾驶等方面有着广泛的应用前景，在自动驾驶场景中，使用视觉传感器对人和车目标进行检测并规避障碍物。此挑战旨在使用OneFlow框架对真实场景下行车记录仪采集的图片进行人和车2D目标检测。
【赛题任务】
此赛题的数据集由云测数据提供。比赛数据集中包含3000张真实场景下行车记录仪采集的图片，其中训练集包含2600张带有标签的图片，测试集包含400张不带有标签的图片。参赛者需基于OneFlow框架在训练集上进行训练，对测试集中两种类型的对象：人和车进行两点目标检测，并对检测的目标进行识别。数据集中共有22种细分的人车类型标签。
模型搭建可参考：https://github.com/Oneflow-Inc/vision/tree/main/projects/detection
报名链接：https://www.datafountain.cn/competitions/552
赛题二：交通标志分类识别
【赛题背景】
目标检测在自动驾驶等方面有着广泛的应用前景，在自动驾驶场景中，需要对交通标志（如限速标志等）进行识别以采取不同的驾驶策略。此赛题旨在使用Oneflow框架识别图像中显示的交通标志的类型，并且对不同的环境（如光线、障碍物或标志距离）具有鲁棒性。
【赛题任务】
此赛题的数据集由云测数据提供。比赛数据集中包含6358张真实场景下行车记录仪采集的图片，我们选取其中95%的图片作为训练集，5%的图片作为测试集。参赛者需基于OneFlow框架在训练集上进行训练，对测试集中的交通标志进行分类识别。数据集中共有10种细分的交通标志标签。
模型搭建可参考：https://github.com/Oneflow-Inc/vision/tree/main/projects/detection
报名链接：https://www.datafountain.cn/competitions/553
赛题三：交通灯识别
【赛题背景】
目标检测在自动驾驶等方面有着广泛的应用前景，在自动驾驶场景中，需要对交通红绿灯进行识别进行刹车和启动，尤其部分红绿灯在距离较远的情况下是小目标，会对检测识别造成一定的难度。此赛题旨在使用OneFlow框架对不同的环境（如光线、障碍物或标志距离）下的红绿灯目标进行检测并识别灯的类别和颜色。
【赛题任务】
此赛题的数据集由云测数据提供。比赛数据集中包含3000张真实场景下行车记录仪采集的图片，其中训练集包含2600张anchor box坐标以及类别标签的图片，测试集包含400张不带有标签的图片。参赛者需基于OneFlow框架在训练集上进行训练，对测试集中的红绿灯进行目标检测以及颜色的识别。（检测inbox和color）
模型搭建可参考：1.https://github.com/Oneflow-Inc/vision 2.https://github.com/Oneflow-Inc/models/tree/main/Vision/classification/image
报名链接：https://www.datafountain.cn/competitions/554
赛题四：天气以及时间分类
【赛题背景】
在自动驾驶场景中，天气和时间（黎明、早上、下午、黄昏、夜晚）会对传感器的精度造成影响，比如雨天和夜晚会对视觉传感器的精度造成很大的影响。此赛题旨在使用OneFlow框架对拍摄的照片天气和时间进行分类，从而在不同的天气和时间使用不同的自动驾驶策略。
【赛题任务】
此赛题的数据集由云测数据提供。比赛数据集中包含3000张真实场景下行车记录仪采集的图片，其中训练集包含2600张带有天气和时间类别标签的图片，测试集包含400张不带有标签的图片。参赛者需基于OneFlow框架在训练集上进行训练，对测试集中照片的天气和时间进行分类。
模型搭建可参考：1.https://github.com/Oneflow-Inc/vision 2.https://github.com/Oneflow-Inc/models/tree/main/Vision/classification/image
报名链接：https://www.datafountain.cn/competitions/555
更多赛事详情，请查看相应赛题页面，欢迎个人或组队报名参与。
关于CCF大数据与计算智能大赛：
CCF大数据与计算智能大赛（CCF Big Data & Computing Intelligence Contest，简称CCF BDCI）是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事，聚焦大数据与人工智能两大领域，每年一届，迄今已成功举办八届，累计吸引全球1500余所高校、1800家企事业单位及80余所科研机构的12万余人参与，已成为中国大数据与人工智能领域最具影响力的活动之一。
关于云测数据
云测数据是Testin云测旗下AI训练数据服务品牌，以高质量、场景化的AI训练数据服务为基础，持续为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融等众多领域提供通用数据集、数据标注平台&数据管理工具、数据采集/数据标注等服务，全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理。
目前，云测数据深度合作伙伴覆盖了汽车、安防、手机、家居、金融、教育、新零售、地产等行业。其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构、头部AI企业和大型互联网企业，涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域。
关于OneFlow深度学习框架：
OneFlow深度学习框架是一流科技自主研发的面向大数据、大模型和大计算的流式人工智能计算框架。OneFlow团队在几年前预见到深度学习模型变大的发展趋势，基于这个趋势倒推系统架构的需求，在行业内最早提出了静态调度和流式执行的核心理念。相对于其它深度学习框架，OneFlow最大的特色是横向扩展性强，硬件利用率和系统加速比高，更重要的是，只用一套机制就可以支持数据并行、模型并行和流水并行等并行模式，使其在分布式使用体验上显著超越于其它方案。
