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B1-基于龙芯平台的图像分类系统

时间:2023-03-22 16:25:12

 第十二届中国软件杯大赛--B组赛题

赛题名称:基于龙芯平台的图像分类系统

组类:B组(高职)

出题企业:龙芯中科技术股份有限公司

答疑老师:靳老师 jinguojie@loongson.cn

 赛事资源发放 百度网盘链接已更新(2023.6.1)请参赛团队留意本页面相关位置信息

赛题简介:介绍整个赛题的实现目标、实用价值、涉及技术和整体要求

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用,包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类,医学领域的图像识别等。

龙芯服务器(CPU为龙芯3C5000)基于LoongArch指令系统,提供自主算力支持。图像分类系统在龙芯服务器上的开发,能够拓展龙芯在AI领域的使用范围,扩大自主CPU的市场。涉及技术:基于图像分类软件开发技术;开源AI框架的搭建和使用。

赛题业务场景:描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中,适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景

龙芯服务器(CPU为龙芯3C5000)是作为图像处理、训练和分类的计算设备。

CIFAR-10分类问题是机器学习领域的一个通用基准,由60000张32x32的RGB彩色图片构成,共10个分类,电子打标。其中的50000张用于训练集,10000张用于测试集。其问题是将32x32像素的RGB图像分类成10种类别:飞机,手机,鸟,猫,鹿,狗,青蛙,马,船和卡车。

基本功能要求

1、设计一个CNN网络结构对cifar-10数据进行分类。

2、在龙芯服务器(CPU为龙芯3C5000)上,搭建某一种开源AI框架,实现CNN网络。

3、使用CNN网络对cifar-10数据进行训练。

4、训练集分为5批训练和1批测试。每一批都是1万张。训练集从10个分类中各自随机抽取5000张,一共5万张。测试集是从每一种分类中随机抽取出来1000张组成。

5、模型精度(分类正确率)不低于80%。

非功能性要求

软件具有完整的测试报告

实现条件:开发环境、实验平台、开发语言、数据库、编译器、涉及硬件等实现条件

大赛提供远程开发环境,龙芯云平台为参赛者提供远程的虚拟机(CPU为龙芯3C5000),可用于服务器应用开发。

1、开发环境:Linux操作系统(统信/麒麟等)

2、实验平台:龙芯服务器(CPU为龙芯3C5000)

3、开发语言:不限

4、AI框架:不限。推荐采用PyTorch、TensorFlow等。

5、训练时间:不限。

发放方式:报名此赛题的参赛团队用 队长的邮箱(软件杯官网报名系统中填写的)访问网站自动获取。

请参考网盘中【资源获取】文件,获取“信息技术应用创新专项赛”龙架构赛题(A1,A2,B1,B2,B8)官方赛事资源。

链接:https://pan.baidu.com/s/1hdEzpxpQCRU66TqtFEgrOg?pwd=6L47
提取码:6L47

龙芯赛题虚机使用说明下载:龙芯赛题虚机使用说明

系统工程师(UOS使用手册)下载:系统工程师(UOS使用手册)

测试数据或平台:提供给参赛者的测试环境和测试数据

国产服务器版操作系统(龙芯、麒麟、统信),CPU采用龙芯3C5000。

CPU:3C5000 CPU

核数:四核

内存:8GB以上

硬盘:256GB以上

开发所需设备及设备指标需求说明

1、开发环境:LoongArch架构的桌面操作系统

2、实验平台:龙芯LoongArch架构硬件

文档及其他要求

1、软件测试报告

2、软件功能演示视频(5分钟)

上述提交文件需要在龙芯计算机上进行实际运行和测试,并完成视频录制

各评分项及大致占比

1、功能完善程度:30分

2、识别正确率:20分

3、产品稳定性:20分

4、支撑数据量:总计20分

5、转化成市场产品的成熟度:10分

初赛作品提交要求

1、源文件

2、可执行文件

3、软件功能需求分析报告

4、软件测试报告

5、软件功能演示视频(5分钟)

【参赛团队作品中团队自主开发部分的软件作品著作权归参赛团队所有,其中具有市场应用及拓展的优秀作品,出题企业具有优先权,可以优先合作开发或者优先购买。另如基于该作品的任何合作升级开发、市场拓展等活动,以及在这一过程中所获得的任何商业费用,出题企业应与参赛团队协商解决。】

 

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