点击上方“CVer”,选择加"星标"置顶
重磅干货,第一时间送达
前言
昨天Kaggle 全球小麦检测(Global Wheat Detection)比赛落下帷幕,共计2,270 支队伍参赛。
比赛结束后,讨论区本该是晒成绩或者解决方案的,但却出现了大量关于"YOLOv5"的讨论。
Amusi 先总结一下出现这类讨论的核心原因:YOLOv5被Kaggle禁止在这场比赛中使用!
为什么YOLOv5 会被Kaggle禁用?
因为YOLOv5的license 是GPL 协议(GPL 3.0),而Kaggle 不允许使用GPL 协议的项目参赛。
其实这个事件挺有趣的,按理说很多人后续知道了YOLOv5被禁用,那么大家都不用不就行了么?都不用,应该就没有争议了,但结果并非如此。下面Amusi将简单介绍一下这个事件的开始与高潮。
YOLOv5 称霸Kaggle 小麦检测
小麦检测赛事是今年5月初开始,刚开始很多人还是用Cascade R-CNN、EfficientDet这些知名的检测项目作为他们的基础解决方案。
但5月底,YOLOv5正式发布,Amusi 当时也是第一时间就报道了,不知道YOLOv5的同学详见:大神没交棒,但YOLOv5来了!
于是就有参赛者使用YOLOv5,结果性能爆炸!
在 Amusi 阅读了几十个帖子,同时问了几位参赛的朋友,均给出YOLOv5在这场比赛的综合表现是最佳的,是要超越EfficienDet、YOLOv4等网络。
于是乎,大量参赛者开始转用YOLOv5,开始在 Public Leaderboard 上霸榜!
在比赛期间,不少使用YOLOv5的参赛者名次位于前列,而且经常实时的第一名方案就是基于YOLOv5。
YOLOv5 Kaggle 被禁用
YOLOv5 霸榜一时,Kaggle 官方团队也注意到了这个事情,给出了他们的反馈【Competition Rules】,在规则中,强调了必须遵守 MIT License!
这也宣告了遵守 GPL License的 YOLOv5 无法使用!
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/165735
当公布这个事情后,有参赛者提到:如果A项目使用了YOLOv5,但A开源的时候是遵守MIT协议,这样我们可以使用A项目么?
结果:不能!
YOLOv5 在Kaggle小麦检测表现有多强?
彻底宣告YOLOv5被禁用后,很多人删除了之前的 submissions。
那么究竟其表现有多强?我们先看一下目前的比赛结果
Public Leaderboard 前10名
Private Leaderboard 前10名
比赛讨论区里赛后有人这么提问:
What's your best score with yolov5 but you didn't pick
仅凭评论区分享的结果可知:凭借YOLOv5改进的模型,可以拿下本赛事的前10名,甚至前5名。
有意思的是,目前在Private Leaderboard 排名第一的团队成员发布了一个关于YOLOv5的帖子,其说道:
YOLOv5 不能使用在本竞赛中
他们的解决方案是基于mmdetection的
YOLOv5 是最快最高效最简单的pipeline
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/172473
竞赛结果重评估
虽然YOLOv5被禁用,但实际上有些人submissions的时候,可能还是用YOLOv5的解决方案。
期间大量讨论帖多次强调别再使用YOLOv5了,很多人也呼吁删除YOLOv5的成绩,但要知道依然会存在YOLOv5被用作参赛的情况。
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/168353
有些人在比赛中使用YOLOv5,那么对其他人是不公平的。虽然比赛结束了,但事件还是愈演愈烈,于是Kaggle 官方10个小时前发布帖子说:
Please note that the Private leaderboard will be rerun with the updated private test set, so please stay tuned for the finalized leaderboard within the next couple days.
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/172589
因此这场比赛虽然结束了,但最终名次还是会出现变化。
侃侃
相当有意思的一场竞赛,一方面说明了YOLOv5的强大,另一方面也说明大家一定要遵守所使用项目的license,然后公平参赛。
截止目前排名第一和第四的解决方案都已经公布出来了,感兴趣的同学可以上官网查看。
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion
下载
在CVer公众号后台回复:YOLOv5,即可下载YOLOv5源代码
下载1
在CVer公众号后台回复:OpenCV书籍,即可下载《Learning OpenCV 3》书籍和源代码。注:这本书是由OpenCV发起者所写,是官方认可的书籍。其中涵盖大量图像处理的基础知识介绍,虽然API还是基于OpenCV 3.x,但结合此书和最新API,可以很好的学习OpenCV。
下载2
在CVer公众号后台回复:CVPR2020,即可下载CVPR2020 2020代码开源的论文合集
在CVer公众号后台回复:ECCV2020,即可下载ECCV 2020代码开源的论文合集
重磅!CVer-目标检测 微信交流群已成立
扫码添加CVer助手,可申请加入CVer-目标检测 微信交流群,目前已汇集4100人!涵盖2D/3D目标检测、小目标检测、遥感目标检测等。互相交流,一起进步!
同时也可申请加入CVer大群和细分方向技术群,细分方向已涵盖:目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch和TensorFlow等群。
一定要备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称(如目标检测+上海+上交+卡卡),根据格式备注,可更快被通过且邀请进群
▲长按加群
▲长按关注我们
整理不易,请给CVer点赞和在看!