PRCV2021 | 外观设计专利图像分类挑战赛-广东省知识产权大数据重点实验室
来源: 蒋运承/
华南师范大学
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2021-06-05

外观设计专利图像分类挑战赛

https://mp.weixin.qq.com/s/QyJbbE_V0VFgk5M_N1toLA

 

第四届中国模式识别与计算机视觉大会(The 4th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2021)将于2021年10月29日至11月1日在北京举行。PRCV2021由中国图象图形学学会(CSIG)、中国人工智能学会(CAAI)、中国计算机学会(CCF)和中国自动化学会(CAA)联合主办。

 

1.背景介绍

外观设计专利检索可以帮助用户依据要求找到他们需要的外观设计专利。特别是在企业研发新产品时,可通过外观专利检索来避免重复开发,同时也要通过专利检索来对必要专利进行规避,其中专利检索的重要组成部分就包括对于图像的分类,因此,加强对外观设计专利图像分类是智能检索系统的研究,在知识产权领域具有极强的实用价值。当前,图像分类检索相关研究发展迅速,国内外研究者众多,文章方法层出不穷。然而,大多数研究还主要集中在算法层面,试图解决图像分类和检索模型中面临的准确率、查全率低下,查询速度慢的问题。但目前缺乏公开的外观设计专利方面的数据,因为专利数据一般掌握在官方机构,不能被人们轻易获取。

针对以上情况,本竞赛将提供一个面向大众的服装外观设计专利图像分类性能评估基准。该基准可以用于对分类相关算法进行测试评估,作为一个公开标准的基准。同时,还可以促进知识产权领域的研究,推动人工智能、大数据技术在知识产权领域的应用。

 

2.任务简介

本次竞赛主要任务是对外观设计专利图像进行分类,参赛队伍根据外观设计专利图像特点自行设计相关的算法,利用主办方所给的服装外观设计专利图像数据集进行模型训练,最终以F1-score分数作为评价指标衡量参赛队伍算法模型性能。

 

3.数据集简介

数据源:30000个外观设计专利。

数据集:每个专利包含前后2个视图,数据集共60000张外观设计专利图像。

图像大小:提供32*32或224*224像素的JPG格式图像。

样本标签:由专家指导进行手工标记,共10类标签。

训练集为49990张图片,共10类,其中20张图片有标签信息,每个类别均有两张带标签信息的图片。(参赛队伍仅可用于算法模型训练)

验证集为10张,包含10个类别,每个类别共一张图片,并携带标签信息(参赛队伍可用于算法模型参数调整)

测试集为10000张,包含10个类别,每张图片都携带标签信息。(比赛期间不对外公布,仅供主办方测试参赛队伍的算法模型性能)

 

4.数据集获取方式:

参赛队伍自行注册百度网盘ID,每个队伍共用一个百度网盘账号,由此百度网盘ID联系工作人员,由工作人员通过百度网盘发送数据集给参赛人员。

注:竞赛数据集仅供本竞赛使用,不得用于商业产品开发使用,未经许可不得转发他人使用

 

5.竞赛评价方式

本次竞赛的算法评价指标为macro-F1 score,该指标的具体定义如下:

 

图片图片图片图片

i代表类别i,Pi代表类别i的准确率,Ri代表类别i的召回率

Nitp代表类别i正类被判断为正类的个数,Nifp代表类别i负类被判断为正类的个数,Nifn代表类别i的正类被判断为负类的个数。(类别i正类表示类别i,类别i负类表示除了类别i的其他类别)

F1i代表类别i的F1分数。

Macro-F1为算法性能的最终评价结果。

 

6.硬件与系统资源

主办方所将提供约5台GPU工作站负责对参赛团队提交的算法模型进行验证与系统测试。

服务器配置:

Ø  CPU: Intel(R) Xeon(R) W-2123 CPU @ 3.60GHz

Ø  GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB

Ø  内存:32GB

Ø 操作系统: ubuntu

 

7.结果提交方式:

◇参赛队伍须提供验证集测试结果以及算法模型代码。验证集测试结果的macro-F1分数存储为txt文件,存储内容格式为:  macro-F1:score(填写相应的结果)。算法模型代码用于主办方在测试集上对算法模型性能进行测试。提交方式同样是在百度网盘上将相应文件发送给主办方。

◇每个队伍可提交两次结果。(提交第一次之前,建议发送一份算法代码文件给主办方,用于测试是否能在对应环境下正常运行代码,若不能正常运行,则提交内容视为无效提交)

◇为了避免参赛队伍滥用其他数据集或验证集标签信息用于算法训练,参赛队伍需提供算法训练时的相关参数,要求该算法结果可复现。如果发现参赛队伍使用其他数据信息用于训练或算法结果无法复现,视为作弊处理,取消参赛资格。

◇每只参赛团队最多提交2份识别结果和2种算法模型。

◇系统只支持python代码,且运行环境仅为Linux (ubuntu)。

◇请提供可以正常运行的模型调用样例。

◇仅支持pytorch深度学习框架。

◇如果包含自定义Layer,请务必提供源代码或封装好的动态链接库,说明依赖库等信息。

 

8.报名方式

仅接受以团队形式通过邮件报名参赛,每个参赛队伍人员不超过5人,每名参赛选手只能参加1个参赛队。参赛团队签署竞赛协议书,扫描版发邮件至竞赛联系人邮箱leify@gpnu.edu.cn。

  • 邮件标题格式:“PRCV2021外观设计专利图像分类挑战赛 + (参赛队名称)”

  • 邮件内容包括:团队基本信息;负责人信息;参赛人数;联系方式(手机及邮箱);参赛内容;竞赛协议书扫描版。

  • 报名截止日期:2021年6月30日23时59分

  • 组织方收到邮件并与报名者确认后,报名成功。
     

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9.比赛赛程 

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10.知识产权归属

参赛团队提交算法及可执行模型的知识产权归参赛团队所有,图像数据由主办方所有。

各参赛队在赛前需签订数据使用协议,承诺本竞赛提供的数据集仅能用于本竞赛,不用于除本竞赛外的任何其他用途。

各参赛队需要承诺本队提交的结果可重复,组织方承诺履行保密义务,并不用于除本比赛外的任何其他用途。

参赛队伍应保证所提供的方案、算法属于自有知识产权。组织方对参赛队伍因使用本队提供完成的算法和结果而产生的任何实际侵权或者被任何第三方指控侵权概不负责。一旦上述情况和事件发生参赛队伍必须承担一切相关法律责任和经济赔偿责任并保护组织方免于承担该等责任。

 

11.奖项设置

项目任务设一等奖1名(奖金3万元人民币),二等奖2名(奖金15000元人民币),三等奖3名(奖金各10000元人民币)。(总计:90000元;奖金为税前金额。)

各参赛队伍根据比赛成绩均可获得由计算机视觉专委会、广东省知识产权大数据重点实验室共同颁发的获奖证书和奖金。

 

12.挑战赛论坛

组委会将举办挑战赛技术论坛,邀请获得一、二等奖的参赛队伍参加作特邀技术报告。

 

13.联系方式

⽐赛交流QQ群:828450521

  

注:如对竞赛内容以及规则有疑问可联系邮箱leify@gpnu.edu.cn


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