历时一个半月，由 NVIDIA 开发者社区主办的第二届 Sky Hackathon 大赛，在经历了线上说明和线上测试后， 10 月 18日下午决赛后落下了帷幕，OUC_VisionLab 团队在比赛中获得冠军。

本届 Sky Hackathon 大赛的主题是 Nano 识路标，每组参赛队伍需要自行分工，收集交通路标数据集并标注用于训练。然后利用收集好的数据集，使用 NVIDIA Transfer Learning Toolkit 进行模型训练、优化及导出，再利用 TensorRT 将训练好的模型部署在由吉浦迅科技提供的远程 Jetson Nano 云平台上，并进行测试优化。

OUC_VisionLab 团队队长丁来辉同学介绍：“我们使用的是 resnet18 和 resnet34 训练了两个模型。训练之前先对数据集进行清洗，去除无效的数据，然后对图片进行 resize 到 416*416，并且，手动对标签格式进行转换。训练 train 和 retain 大约是 300-500 个 epoch，时间大约是2-4小时，剪枝参数设置的是 0.5，是速度与精度比较平衡的一个值。”

Sky Hackathon 项目目前已经成功举办两届，其旨在帮助在校学生、深度学习开发者在 NVIDIA Jetson 边缘高性能计算产品上部署和优化人工智能应用，通过黑客松竞赛的方式学习业界所需的深度学习相关应用开发及其并行计算技能。