我们非常荣幸邀请开发者朋友们参加 NVIDIA 企业开发者社区第八届 Sky Hackathon 大赛。想象一下，当你需要为某个工厂的生产车间构建一个基于视觉的目标检测应用时。传统方法需要花费大量时间采集数据样本，而且当工厂车间的布局发生变化时，你需要重新采集大量数据。这样的过程非常耗时、耗力，且对于数据的质量和准确性有很高的要求。现在我们可以利用合成数据技术在虚拟世界合成的数据来补充训练数据集，这就是NVIDIA Omniverse™ Replicator 给我们带来的便利。NVIDIA Omniverse™ Replicator 是一组可扩展的 API，使开发者能够生成与真实世界一样准确的训练数据，并轻松自定义合成数据生成 (SDG) 来加速计算机视觉模型的训练。在 Omniverse 的虚拟世界中，我们可以随意更改环境光线、运动轨迹、物体纹理、摄像头角度等参数，以创造出各种不同的场景和情况。此外，我们还可以自定义生成数据标注的内容和格式，而无需再为适配多种框架而担心。利用 NVIDIA Omniverse，我们可以在虚拟工厂中合成各种训练数据，而不必再花费大量时间和精力采集数据样本。当真实环境发生变化时，我们只需要调整虚拟工厂的布局参数，而不必在真实场景中重新采集大量数据。这样，我们可以更加高效地训练计算机视觉模型，为工业生产提供更加精准、高效的解决方案。本次大赛由 NVIDIA 和湖南创乐博智能科技有限公司（以下简称创乐博）联合举办。期待您能够参加本届 Sky Hackathon，并一起探索如何使用计算机合成数据技术来解决实际问题。 比赛主题本次活动以 “工厂车间传送带上的纸箱检测” 为主题, 包含以下过程:1.数据合成: 每组队伍自行分工, 利用 Omniverse Replicator 合成训练数据(我们会提供虚拟场景所需 3D 模型, 各组也可以自行建模) 。2.模型训练: 每组参赛队伍需要根据组委会提供的教程, 在自己的服务器上搭建环境, 训练目标检测模型。3.模型推理: 参赛队伍最终将训练好的模型部署在组委会提供的 Jetson Xavier NX 集群上, 利用 TensorRT 加速模型的推理过程。4.UI页面搭建: 每组队伍可以根据组委会提供的教程自行搭建用户交互系统, 可以自行设计风格和定义额外功能。通过本次活动, 学生将会实际体验到:[list]
[]基于目标识别的深度学习模型的训练过程
[]利用 Omniverse Replicator 合成训练数据
[]利用 NVIDIA TAO 对模型进行剪枝等优化过程
[]利用 NVIDIA TensorRT 对训练好的模型进行部署
[]利用 Jetson Xavier NX 进行实际场景实验
[]深度学习数据集的合成, 收集，筛选，清理和标注过程
[]基于 Flask web 框架创建完整的应用系统
[]与 NVIDIA 专家分享经验和见解，交流学习心得；
[]与团队合作完成挑战，有机会获得奖项和荣誉。
[/list]评分标准 1. 目标检测推理精度评估：将最终提交的模型在 Jetson NX 节点上进行部署，在 Jetson NX 上对图片中的纸箱进行检测, 根据组委会提供的统一测试数据集进行推理并计算 mAP 精度部分。* 2. 目标检测模型推理速度评估：将最终提交的模型在 Jetson NX 节点上进行部署, 在 Jetson NX 上对纸箱进行检测分类。根据组委会提供的统一视频进行推理, 并计算推理速度 FPS。* 3. 系统页面完整性和创新性: 最终提交的系统需要有一个用户界面, 完成完整的用户界面并能顺利操作才能得到最终的得分 20 分。* 4. 额外加分项：a. 目标检测部分（ 修改 resnet18 ，isOthermodel 加 3 分，修改 ssd ，isOthermodel 加5分，如：利用 ssd-mobilenet 则加 3 分，利用 yolo-resnet18 加 5 分 ）b. 用户界面创新性, 如果能够在用户界面中增加新的功能或者作出有特色的美化和优化, 那么可以额外为 UI 加 5 分c. 场景搭建的创新性, 如果能够自行搭建新的3D模型, 那么可以额外加5分最终成绩通过以上3项分数的排名和第4项额外加分项获得：视觉精度排名 : rankMAP视觉速度排名 : rankFPS系统用户界面 : rankUI视觉额外模型 : cvOtherModel（最高加5分）UI 美化创新 : UI （最高加5分）创新3D模型 : model参加的全部队伍数量 : teams
最终成绩FinalScore = 100 - (rankMAP -1)40/teams - (rankFPS -1)40/teams - (rankUI -1)20/teams + cvOtherModel +UI+model分数最高者为胜出团队。本次比赛前三名队伍将各获得 NVIDIA Jetson Orin NANO 开发套件一个；第 4-20 名队伍各获得 Jetson NANO 开发套件一个；完成比赛的队员均可获得完赛纪念品。本次大赛中的所有奖品及纪念品由创乐博赞助。
比赛形式和硬件要求Sky Hackathon大赛为线上活动组办方会提供比赛用的推理平台，参赛队伍可以在线访问。每个团队需要自备训练用 GPU 设备，设备要求如下：1. 由于本次大赛需要使用 NVIDIA Omniverse 工具包，因此对 GPU 卡要求的一般建议：[list]
[]需要支持 NVIDIA RTX 技术的显卡。具体来说，您需要使用 NVIDIA Turing 或更高版本的显卡，如 RTX 2080 Ti、RTX 3080 或 RTX A6000 等。
[]至少拥有 8GB 显存，建议使用16GB或以上显存，以确保足够的存储容量来处理复杂的场景和模型。
[]支持 CUDA 11 或以上的版本。
[/list]2. GPU云平台只能用于模型训练，不能用于数据合成。
活动日程安排活动形式：线上活动安排：[table=98%]
[tr][td]
5/8-5/13
[/td][td=2,1]
线上报名（https://jinshuju.net/f/I329Fo），每个参赛队员都需要报名。报名后，组委会联系队长缴纳报名费后才算报名成功。且中途退赛不退还报名费。报名时间内，如果所有席位报满，组委会将有权提前关闭报名通道。
[/td][/tr]
[tr][td]
5/14
[/td][td]
第一次 AI 训练营
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]9:30-9:40[/td][td]
欢迎致辞
[/td][td]
NVIDIA,Maggie Liu
[/td][/tr]
[tr][td]
9:40-11:40
[/td][td]
- 宣布黑客松的比赛规则2. 讲解如何利用 NVIDIA Omniverse Replicator来合成训练数据3. 如何在服务器端利用 NVIDIA TAO 工具来训练模型
[/td][td]
NVIDIA,Allan Hou& Ken He
[/td][/tr]
[tr][td]
5/27
[/td][td]
第二次 AI 训练营
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]9:30-9:40[/td][td]
前情回顾
[/td][td]
NVIDIA, Ken He
[/td][/tr]
[tr][td]
9:40-9:55
[/td][td]
赞助商品牌介绍
[/td][td]
创乐博
[/td][/tr]
[tr][td]
9:55-11:00
[/td][td]
介绍如何在 Jetson Xavier NX 上利用 TensorRT部署 TAO 训练的目标检测模型
[/td][td]
NVIDIA, Ken He
[/td][/tr]
[tr][td]
11:00-11:30
[/td][td]
介绍用户接口的 web 页面实现
[/td][td]
NVIDIA, Wilson Nger
[/td][/tr]
[tr][td]
[/td][td]中午休息[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]14:00-18:00[/td][td]
参赛团队远程上机操作，线上答疑
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]6/2[/td][td]
线上测试
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]18:00-24:00[/td][td]
开放 Jetson Xavier NX 云平台给参赛队伍做测试
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]6/3[/td][td]
线上测试
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]8:00-24:00[/td][td]
开放Jetson Xavier NX 云平台给参赛队伍做测试
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]6/4[/td][td]
比赛
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]8:00-14:00[/td][td]
开放 Jetson Xavier NX 云平台给参赛队伍做测试
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]14:00-16:00[/td][td]
各队开始远程提交最终模型，组委会进行模型性能评测，系统停止接受模型提交时间为 16:00同时各参赛团队需要在16点之前提交一份不少于800字的项目报告。如果有评分一样的，需要有加时赛直到确定比分顺序
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]6月5日[/td][td]
公布比赛结果及大赛总结
[/td][td]
[/td][/tr]
[tr][td]10:00-10:15[/td][td]
公布比赛结果
[/td][td]
NVIDIA & 创乐博
[/td][/tr]
[tr][td]
10:15-11:00
[/td][td]
本次大赛选手发挥及经验总结
[/td][td]
NVIDIA, Ken He
[/td][/tr]
[/table]
参赛推理平台硬件平台：NVIDIA Jetson Xavier NX（ 8G Memory ）操作系统：Ubuntu 18.04 L4T 64 位元桌面版开发环境：CUDA 10.2、CUDNN8.2、TensorRT8.0、OpenCV4.1.1教学环境：Jupyter Lab 2.2同时为参赛队伍提供真实的 Jetson Xavier NX 编程环境
关于组队和报名Sky Hackathons 目前针对高校学生，当然有兴趣参与的高中学生也欢迎。一般不需要有 GPU 编程经验，但是最好有一定 Python 和编程基础；对深度学习、神经网络有一定理论基础；大赛预计招募50个队伍。此次活动采用导师制, 所以每个参赛队伍都需要有一名指导老师。导师需要能够敦促参赛团队完成两次在线 AI 训练营的学习，以及最后的比赛。能给予团队成员一定的技术指导。黑客精神就是团队合作，每队需要选出一名队长，作为主要代表及联络人，以负责获奖时奖品的领取。所有团队成员应单独报名，并填写团队名称以及导师名字。每队限3-5人（不含导师）。如果报名团队多于5人或者少于3人，我们将视为团队无效。团队在线报名后，请队长在24小时内缴纳报名费用，每个团队费用为100元人民币（跟参赛人数无关）组委会合作伙伴会开具 “技术服务费” 增值税普通电子发票。微信识别二维码组队报名本次黑客松活动
支付宝转账支付宝账号：18915751925 顾海燕 （请备注团队名称）24小时内没有缴纳报名费用，则席位取消。报名时间内，如果所有席位报满，组委会将有权提前关闭报名通道。往届活动回顾关于 Sky Hackathon 大赛Sky Hackathon 由 NVIDIA 发起并主办，项目旨在帮助在校学生、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。在经验丰富的 GPU 导师指导下，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，激发学生们的学习兴趣与创新力。NVIDIA 工程师将亲自为参赛队伍带来他们对最新的深度学习与边缘计算方面的理解、行业的趋势与最新的技术应用及最新开发工具实战技能知识，在训练营中对参赛队伍进行指导。Sky Hackathon 为参加者提供了一个难得的学习并实操的机会，学习嵌入式深度学习开发所需的动手技能， 通过使用 NVIDIA 最新的编程模型、库和工具以加速和优化他们的 AI 应用程序。整个活动包含了训练营和黑客松比赛，全程采用在线的方式。为了确保赛事资源有效使用，每个参赛队伍需要缴纳100元人民币参赛费用（以团队为单位），请先填写报名表，组委会会联系各队队长，缴纳报名费后（可开具发票），报名才算成功，且中途退赛不退还报名费。50个参赛席位等待您，名额报满即关闭报名通道。往期活动回顾第一届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/NmKVftUs5diTrDRl2Rblmg 第二届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/1M50CStTGzQTY2ADuUpeYQ第二届活动导师评价：https://mp.weixin.qq.com/s/Sue6OV0eZyYlD2vvSLvwEg第三届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/r-nd9zDbaYdrQ0nZzKl5vg第四届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/df1QCJ5MRLd8CxrHkSylcg第五届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/Rt9Xz_YmI9VsjL8tUsjuqg第六届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/VzX3bjmXQ_el0W-Ilc8ltg第七届活动可以访问：https://mp.weixin.qq.com/s/nDNn6SszX14pE5KIqNMITg