[ModelArts-Lab AI实战营] 副本任务:古画内容识别

[fivestarsky]

感谢 (排名不分先后)
@MarxGo & leewishyuanfang 为本次提供的爬虫程序
@benmcq2019 为本次副本任务提供OBS存储
@bochuan007 统筹本次副本任务的标注工作

@感谢所有参加本次副本任务付出时间、精力进行标注、搬运、协调、技术支持的所有人

本期副本测试数据说明

数据OBS桶位置：gg-image.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com
obs未标注数据地址: obs://gg-image/tbgg/tw_Image_v1/
obs已标注数据地址: obs://gg-image/tbgg/GroundTruth/
标注数据分类：具体标注方法请参考 这个链接
ObjectDetector (对象识别标注): obs://gg-image/tbgg/GroundTruth/ObjectDetector/
PaintingStyle(绘画风格标注): obs://gg-image/tbgg/GroundTruth/PaintingStyle/

ObjectDetector (对象识别标注)，PaintingStyle(绘画风格标注)具体线上标注工具使用请参考xxx链接
ObjectDetector (对象识别标注) 目标识别古画中的人、鸟、花三中object
PaintingStyle(绘画风格标注)目标识别古画的绘画风格：至少可以区分是否为工笔 或者 是否为白描。可扩展为区分：工笔、皴法、白描、没骨、指头画等多种风格划分

ObjectDetector (对象识别标注) 完成，准确率在80%以上积1分
PaintingStyle(绘画风格标注)完成，可以区分是否为工笔 或者 是否为白描准确率在80%以上积1分，能够提供扩展判断：工笔、皴法、白描、没骨、指头画 三种以上的确率在80%以上追加1分。画风、技法等可扩展分类识别均可不仅限于绘画技法。(PaintingStyle如需爬虫配合抓取原有tag 请联系@MarxGo)

本次副本除实现具体模型积分外，还提供以下获得更多积分渠道：
可以通过提供模型调优心得文章+notebook(可复现为有效标准，取可复现前三)[追加2积分]
其他相关扩展案例、实际应用案例(可复现为有效标准，取可复现前三)[追加2积分]
如有特别优秀作品，将在社区公示，提供更多额外积分。
严禁各种抄袭，模仿输出模型调优心得文章+notebook以及其他相关扩展案例、实际应用案例。雷同度过高的提交一律只计算最早提交可付现版本的积分

原则上参加本次副本的同学们都要分担标注任务，如果有特殊原因请单独说明，理由充分的可以特殊考虑。如果没有完成相关标注工作，将不能参加本次活动的积分。

本次副本命题较为开放，请不要咬文嚼字，一切以实力说话。有表达不清晰的部分请跟帖提出。
本次副本活动允许2人一组交付，积分两个人同时获得。如果有组队的同学请提前跟帖报名，确认组队情况
本次副本活动，可能随时调整积分发放方式，不能接受者，请勿参加。

[bochuan007]

标注任务已分配完成，每人的标注任务在4100张古画左右，下载后有1G~1.5G
标注任务分配表：

标注任务分配表.xlsx

分配好后的标注任务下载：

请在obs桶gg-image中的任务分发中找到自己编号对应的文件夹，这是您需要标注的图片数据集
在obs桶gg-image的故宫图片任务分发Excel中找到自己编号对应的Excel，这是您需要标注的图片文件列表

完成标注后，请将您的Excel填写完整（具体发放请查询您使用的开发语言操作Excel的方法）后，发送到副本群内并 @云峦雾绕 做数据整理

[hawking-lab]

我想报名 华为云账号:hawking

[skyonedot]

我想报名 两位队员 华为云账号为s1119858711 Shenshen1

[skyonedot]

你好 我想问一下 这些图片急 我怎么找到呀

这些链接 都从哪里打开哦

[riskiest]

感谢社区人员@几分快乐 @云峦雾绕 提供的爬虫程序

感谢社区人员@小毛 提供的obs桶作为公用

感谢社区人员@小毛 @云峦雾绕 @几分快乐 @怎么回事 参与的手动标注

感谢社区人员@小毛 @云峦雾绕 @x @潜伏 参与的自动标注

感谢社区人员@云峦雾绕 提供的多线程文件存取程序

在古画标注任务中，社区已标注7939副故宫图片，标识物体38000+个，其中人26000+个，鸟2500+个，花10000+个。

请注意
1. 本次任务分成训练任务和二次数据标注分类任务，参与训练任务可能获得积分，积分规则见issue #204原帖
2. 可参与训练任务并获得基本积分的人员如下：之前参与社区标注任务的人员，以及参与二次数据标注分类任务的人员；其他人员若参与此次训练任务，将不能给与基本积分，但可以通过贡献相应的文章、扩展案例方式获得积分（文章和扩展案例需提交issue，原创且有价值的才能通过审核，并获得积分）
3. 已有资格参与的训练任务的人员和希望参与二次标注任务的人员请与我私信
4. 社区中现有资格参与训练任务的人员名单如下：@小毛 @云峦雾绕 @几分快乐 @怎么回事 @x @潜伏，如果有参与前期标注任务的人员（包括组织、爬虫、标注等）单不在名单中，请私信我

最后 再次感谢所有前期辛苦开发 爬虫、清洗数据、人工标注、review自动标注结果、整合训练测试数据的所有同学

========任务1：训练模型=====================
这次任务便是利用已标注图片进行物品检测模型训练。以下是新任务内容：
任务内容：
利用已标注图片进行物品检测模型训练

训练数据：

数据位置obs://gg-image/task/all-labeled
示例模型obs://gg-image/task/notebook_map

感谢@几分快乐 @云峦雾绕 提供的爬虫程序获取的数据源， 感谢@小毛 提供的obs桶作为公用，感谢@小毛 @云峦雾绕 @几分快乐 @怎么回事 @x @潜伏 等人进行的标注任务。

任务示例

1. 使用notebook进行训练，参考古画物体识别-使用notebook-yolov3算法, 如果ipynb打不开，可打开md版本的
2. 使用预置模型进行训练，参考古画物体识别-使用ModelArts的预置算法yolov3

具体训练的算法不设限，可以使用yolov3，fast-rcnn等物体检测方法，也可以使用增强算法甚至非神经网络算法。大家可以把调参的心得在github上进行分享。对于干货满满的原创案例分享将给予额外积分奖励。

积分规则：
见issue #204原帖

========任务2：二次标注任务=====================
本任务对古画识别物体的画风进行二次标注，请联系我来参与任务，任务具体发放后续会发布且与大家联系，请关注此issue变化