常见问题

PAC2018在线培训答疑

浏览次数: 发布时间:2018-07-14 02:07:00

AI人工智能放向:

Q:预选赛采用什么框架?

A:预选赛对框架没有要求,Keras 1.2.2,对于决赛有帮助。

 

Q:keras 模型所使用得后端,可能不具备想这个工具一样的并行能力,这会影响评分嘛?

A:根据评分细则不会影响评分。

 

Q:在i7-7700hq上的性能会比使用gpu加速的1060显卡性能强劲吗?

A:没有做过CPU和GPU的对比,但更鼓励CPU。

 

Q:最终的测试集都是在两批发布的数据中抽取吗?

A:不在,单独会有测试集。

 

Q:测试集是一个店铺一张图还是多张?

A:一个店铺一张图。

 

Q:这个店铺的名字是新的 还是训练集中有的?

A:有新的,也有一些已有的

 

Q:测试数据里面会有背景数据吗?

A:测试集里有背景数据。

 

Q:训练集中的汉字是否包含所有测试中用到的汉字?

A:训练集中的汉字不完全包括测试集的汉字。

 

Q:可以使用外面的ocr接口吗?

A:不能用外面的OCR接口,但是可以用pretrain好的模型。

 

Q:训练集中的汉字是否包含所有测试中用到的汉字?

A:训练集中的汉字不完全包括测试集的汉字。

 

Q:不给定所有汉字感觉有点难做识别呀?

A:之前积累的模型也可以用。

 

Q:常见的ocr框架有大量数据和比较好的gtbox才可以做,那么思路是?

A:数据集中很多数据是连续拍摄的,gt box 应该可以估计的。

 

Q:可以给一些测试集的照片看看吗?

A:不限定训练数据集,自己找也可以,不限定。题目是实际业务中产生的,这些数据都是真实数据。

 

Q:如果一张图片多个店铺名应该如何选择?

A:一张图片多个店铺名的情况是存在的,规则需要总结。

 

Q:本次题目是一个OCR问题还是分类问题还是图片匹配问题?

A:是OCR问题

HPC方向:

Q: 比赛的时候是连到远程的服务器上,还是用自己的机器呀?

A: 计划为远程服务器,节点间是OPA互联;

 

Q: Omni-Path架构此次比赛会用吗?

A: 这次比赛中,会用到AVX2,AVX512,OPA特性;

 

Q: 优化平台是?

A: 在指定的平台Intel 最新至强芯片上优化,无KNL;

 

Q: 老师,请问咱的环境是怎么样的?有多少个节点,每个节点上有多少个核?

A: 这个会和赛题一起发布;

 

Q: Omni-Path是怎样搭配的?是OPA特性吗?

A: 每个计算节点使用OPA互联。

Q:在线培训是否提供回放?

A:培训回放链接 http://open.talk-fun.com/play/PDk8JichIGggaiQg.html?st=6S6ZsQuS575j7QvbyxzPjA&e=1540387273&from=cms100742